自己組織化クラスタリング

自己組織化クラスタリングは、自己組織化マップ（Self-Organizing Map, SOM）を基盤とする非教師あり学習手法で、データセット内のパターンや構造を自動的に識別し、効率的なデータクラスタリングを実現することを目指しています。この手法は、高次元のデータを低次元の空間に射影しながら、データのトポロジカルな関係性を保つことができ、大規模データの可視化や分類タスクに適しています。その他のタスクにおいても、自己組織化クラスタリングはデータマイニング、画像処理、バイオインフォマティクスなどの分野で重要な応用価値を持っています。