自组织聚类

Self-Organized Clustering是一种基于自组织映射（SOM）的无监督学习方法，旨在通过神经网络自动识别数据集中的模式和结构，实现高效的数据聚类。该方法能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的拓扑关系，适用于大规模数据的可视化和分类任务。在Miscellaneous任务背景下，Self-Organized Clustering具有重要的应用价值，如数据挖掘、图像处理和生物信息学等领域。