複雑な問題へのSOMの応用市販のデータマイニング本にSOMがクラスタリング手法の1つとして掲載されているのですが、あまり正確な説明がされていませんのでご注意ください。SOMと従来のクラスタ分析の違いをちゃんと説明している著者は皆無です。 もっともひどい間違いは、３×３個とか３×４個とか４×４個といったわずかなノード数のSOMを使って、（データサンプルがどのノードに対応するかだけで）クラスタリングをしている解説書があります。それは完全な誤解です。 クラスタリング問題にSOMを使うことのメリットは、SOMがデータ空間の位相的順序（トポロジー）、つまり、「つながり方」を保持できるというところにあります。 上図はデータサンプルの布置を2次元のイメージで表現したものです。実際には多次元の空間にこのようなものがあると思ってください。従来のクラスタ分析は、（Ａ）や（Ｂ）の場合に有効ですが、（Ｃ）のような場合には有効なアルゴリズム
