自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
（3）簇之间的联系。在大部分聚类技术中，都不明显地考虑簇之间的联系，如簇的相对位置。自组织映射（SOM）是一种在聚类期间直接考虑簇之间联系的聚类技术。具体的，点到簇的指派影响邻近簇的定义。
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... RBF Radial Basis Function 径向基函数 SOM Self-Organized Mapping 自组织映射 SA Simulated Annealing 模拟退火 ...
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以下主要介绍本文将要用到的三种聚类分析的算法，即：k 均值聚类，两步聚类， Kohonen(自组织映射)： 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 10 3.3.2 k 均值聚类（ means k − ） k 均值是一种最老的、最广泛使用的聚类算法。
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自组织映射神经网络 SOM ; SOMNN ; self-organizing map ; Self-Organizing feature Map
自组织映射网络 Self-Organizing Map ; self-organizing map network ; SOM ; Self-OrganizingMapping
自组织映射图网路 Self-Organizing Map ; SOM
分层自组织映射 GHSOM
以及自组织映射算法 Self-Organizing Map
时间自组织映射网络 TSOM
模糊自组织映射 FSOM ; FuzzySelf-OrganizationMap
由于自组织映射 Self-Organizing Feature Maps ; SOM
Classical feature extraction methods include: Principle Component Analysis、Singular Value Decomposition、Projection Pursuit、Self-Organizing Map, and so on.
传统的特征提取方法主要有:主分量分析、奇异值分解、投影追踪、自组织映射等。
参考来源 - 模式分类特征提取中的独立分量分析The network retained the advantages of the self-organizing map,and had its own advantages. It not only correctly classifies the input data,but also directly demonstrates the hypotaxis of category inheritance on the input data.
结果表明,它是一种操作简便、易于实现的模型;既保留了自组织映射网络的优点,又具备其自身的优势;不但能对输入数据进行正确的聚类,而且能将输人数据中的层次继承关系直观地展现出来,从而可进一步提取出输入数据的共性与特性,并有助于对高维数据的深层次分析。
参考来源 - 基于生长分层自组织映射网络的岩性识别模型·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
使用自组织映射——我如何解释这些结果？
Working with Self Organizing Maps - How do I interpret the results?
文章提出一种新的基于自组织映射网络的医学图像压缩算法。
This paper proposes a new medical image compression method based on self-organizing mapping network algorithm.
它实现了两个专为短的时间序列聚类与聚类和自组织映射的原始算法。
It implements two original algorithms specifically designed for clustering short time series together with hierarchical clustering and self-organizing maps.
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