Kohonen_Selft-Organizing_Feature_Map 自组织图（SOM）或自组织特征图（SOFM）是一种人工神经网络（ANN），使用无监督学习对其进行训练，以生成低维（通常为二维）离散化表示。训练样本的输入空间（称为地图），因此是一种进行降维的方法。 自组织映射不同于其他人工神经网络，因为它们应用竞争性学习而不是纠错学习（例如具有梯度下降的反向传播），并且从某种意义上说，它们使用邻域函数来保留输入空间的拓扑属性。 通过创建类似于多维缩放的高维数据的低维视图，这使SOM对于