自组织映射 (Self-Organizing Map, SOM) 算法详解与PyTorch实现
自组织映射 (Self-Organizing Map, SOM) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 自组织映射 (Self-Organizing Map, SOM) 算法详解与PyTorch实现
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- 1. 自组织映射 (SOM) 算法概述
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- 1.1 无监督学习
- 1.2 SOM的优势
- 2. SOM的核心技术
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- 2.1 SOM网络结构
- 2.2 竞争学习
- 2.3 邻域更新
- 2.4 学习率与邻域半径衰减
- 3. PyTorch实现SOM
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- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现SOM
- 4. 聚类任务 - Iris数据集
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- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 总结
1. 自组织映射 (SOM) 算法概述
自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）是一种无监督学习算法，由Teuvo Kohonen于1982年提出。SOM通过将高维数据映射到低维空间（通常是二维网格），能够有效地进行数据聚类、降维和可视化。SOM广泛应用于图像处理、语音识别、数据挖掘等领域。
1.1 无监督学习
无监督学习是一种从无标签数据中学习数据结构的机器学习方法。SOM通过竞争学习和邻域更新机制，能够自动发现数据的内在结构。
1.2 SOM的优势
- 降维与可视化：SOM能够将高维数据映射到低维空间，便于数据可视化。
- 聚类能力：SOM能够自动发现数据中的聚类结构。
- 拓扑保持：SOM能够保持输入数据的拓扑结构，相似的输入数据在映射空间中距离较近。