Самоорганізуючі карти (SOM) – це неконтрольована форма машинного навчання, яку можна використовувати для дані кластера, які мають багато функцій. SOM не лише кластеризує ваші дані, але й «відображає» їх у нижчому вимірі (зазвичай два виміри), щоб вам було легше візуалізувати кластери.
Приклади самоорганізації включають кристалізація, теплова конвекція рідин, хімічні коливання, роїння тварин, нейронні схеми та чорні ринки.
Ми побачили, що самоорганізація має дві визначені стадії: упорядкування та конвергенція. 3. Ми завершили оглядом алгоритму SOM і його п’яти етапів: ініціалізація, вибірка, зіставлення, оновлення та продовження.
Метод самоорганізуючої карти (SOM). новий потужний програмний інструмент для візуалізації багатовимірних даних. Він перетворює складні, нелінійні статистичні зв’язки між даними великої розмірності в прості геометричні співвідношення на дисплеї низької розмірності (Kohonen and Oja, 1996).
Головним недоліком СОМ є те він вимагає, щоб ваги нейронів були необхідними та достатніми для кластерних вхідних даних. Якщо SOM надає занадто мало інформації або занадто багато сторонньої інформації у вагових показниках, групування, знайдені на карті, можуть бути не зовсім точними чи інформативними.