Selbstorganisierte Clustering

Selbstorganisierende Clustering ist eine unüberwachte Lernmethode, die auf Selbstorganisierenden Karten (SOM) basiert. Sie zielt darauf ab, Muster und Strukturen in einem Datensatz automatisch zu identifizieren und effizientes Datenclustering zu erreichen. Diese Methode kann hochdimensionale Daten in einen niedrigdimensionalen Raum abbilden, wobei sie die topologischen Beziehungen der Daten beibehält. Dies macht sie besonders geeignet für Visualisierungs- und Klassifizierungsaufgaben mit großen Datensätzen. Im Kontext von diversen Aufgaben hat Selbstorganisierendes Clustering erhebliche Anwendungspotenziale in Bereichen wie Data Mining, Bildverarbeitung und Bioinformatik.