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SOM(Self-Organizing Map，自组织映射)是一种无监督学习的神经网络模型，它通过将高维输入数据映射到低维空间中的节点(也称为神经元)上，从而实现对数据的聚类和可视化。SOM算法最初是由芬兰赫尔辛基理工大学的T. Kohonen教授在1980年提出的。
SOM聚类的应用包括：
1.数据降维：SOM可以将高维输入数据映射到二维或三维空间中，从而实现数据的降维。降维后的数据可以更容易地进行可视化和分析，有助于发现数据之间的内在关系和规律。
2.数据聚类：SOM可以将相似的数据映射到相邻的节点上，从而实现对数据的聚类。聚类结果可以用来进行数据分类、数据挖掘等应用。
3.图像处理：SOM可以用来进行图像压缩、图像分割、图像特征提取等图像处理应用。例如，在图像分割中，可以将图像像素映射到二维空间中的节点上，然后对节点进行聚类，从而实现对图像的分割。
4.生物学研究：SOM可以用来模拟生物神经元之间的联系和信息处理过程，从而有助于理解和研究生物系统的工作原理和特性。
总之，SOM聚类算法具有广泛的应用前景，可以用来解决各种聚类和分类问题，有助于对复杂数据进行可视化和分析。
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