SOMSOMとは 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)は，T.Kohonenにより1981年頃に発表された教師なし学習ニューラルネットワークで，入力パターン群をその類似度に応じて分類する能力を自律的に獲得していくニューラルネットワークである．n次元の入力データ群をニューロンの１次元配列にマッピングするものを１次元SOM，２次元配列にマッピングするものを２次元SOMという．SOMでは，入力データに対して，そのデータの特徴を最もよく捉えたある１つのニューロンが発火する．SOMは，入力データ間の近さが，１次元または２次元配列上で発火するニューロンの近さに反映される「トポロジー保存性」という特徴を持つ． SOMのアルゴリズム 入力データがn次元実数ベクトルx=(x1,x2,...,xn)で与えられ，２次元SOMがm*m(=M)個の格子点上に配置されたニューロンを持つとする
