自己組織化マップ

SOMはニューラルネットワークの一種で 与えられた入力情報の類似度をマップ上での距離で表現するモデルです． 技術が発達した現代では複雑な情報が数多く存在します． しかしそのような高次元データを人間が瞬時に理解することは困難です． SOMは高次元データの中に存在する傾向や相関関係の発見などに応用することができ 人間が高次元データを視覚的に理解する手助けを行ってくれます． SOMの特徴を一言であげるとすれば 様々な高次元データを予備知識なし（教師なし）にクラスタリングできる点にあります． またこれが自己組織化といわれる所以です． SOMは主にデータマイニングの１手法として応用され， データの分類，視覚化，要約などを得意としています． 現在ではプロセス解析，制御，検索システム，さらには経営のための情報分析など 実社会において重要な分野へ応用されています． SOMは規則的

[isseium]

手塚くんが今期がんばるらしい

[InoHiro]

おもしろい

[rishida]

周りに引っ張られるk-meansがsom。そんなイメージ

[TOKOROTEN]

SOMで巡回セールスマン問題を解くのは面白いなー。　アルゴリズムは理解できるがこの発想はなかった。　面白い。

[kagiya]

自己組織化マップについて。動かせるプログラム例がありわかりやすい。

[taki0313]

そもそも

[eplusx]

改めてSOM、古川先生の解説。SOMの動き方を見られるデモあり。

[tbs-aka]

輪講用デモ