Auto-Organisation des Groupes

Le clustering auto-organisé est une méthode d'apprentissage non supervisée basée sur les cartes auto-organisatrices (SOM), qui vise à identifier automatiquement des modèles et des structures au sein d'un ensemble de données grâce à un réseau neuronal, réalisant ainsi un regroupement de données efficace. Cette méthode peut projeter des données de haute dimension dans un espace de plus faible dimension tout en préservant les relations topologiques des données, ce qui la rend particulièrement adaptée aux tâches de visualisation et de classification impliquant de grands ensembles de données. Dans le contexte des tâches diverses, le clustering auto-organisé présente une valeur d'application significative dans des domaines tels que l'exploration de données, le traitement d'images et la bioinformatique.