SOM(Self-Organizing Map，自組織映射)是一種無監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它通過將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維空間中的節(jié)點(也稱為神經(jīng)元)上，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的聚類和可視化。SOM算法最初是由芬蘭赫爾辛基理工大學的T. Kohonen教授在1980年提出的。

　　SOM聚類的應(yīng)用包括：

　　1.數(shù)據(jù)降維：SOM可以將高維輸入數(shù)據(jù)映射到二維或三維空間中，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。降維后的數(shù)據(jù)可以更容易地進行可視化和分析，有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系和規(guī)律。

　　2.數(shù)據(jù)聚類：SOM可以將相似的數(shù)據(jù)映射到相鄰的節(jié)點上，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的聚類。聚類結(jié)果可以用來進行數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。

　　3.圖像處理：SOM可以用來進行圖像壓縮、圖像分割、圖像特征提取等圖像處理應(yīng)用。例如，在圖像分割中，可以將圖像像素映射到二維空間中的節(jié)點上，然后對節(jié)點進行聚類，從而實現(xiàn)對圖像的分割。

　　4.生物學研究：SOM可以用來模擬生物神經(jīng)元之間的聯(lián)系和信息處理過程，從而有助于理解和研究生物系統(tǒng)的工作原理和特性。

　　總之，SOM聚類算法具有廣泛的應(yīng)用前景，可以用來解決各種聚類和分類問題，有助于對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行可視化和分析。