Research Area:  Machine Learning

Abstract:

El algoritmo de auto-organización (Self-Organizing Map, SOM), o Mapa de Kohonen, es un algoritmo muy popular, definido por Teuvo Kohonen al principio de los anõs 80. El actúa como un algoritmo de clasificación (clustering) no supervisado y almismo tiempo como una herramienta potente de visualización. El es ampliamente usado para aplicaciones en muchos campos, tales como economía, industría, gestión, sociología, geografía, análisis de textos, etc. Muchas variantes han sido definidas para adaptar SOM al estudio de datos complejos, tales como series temporales, datos de categoría, datos nominales, datos de disimilaridades. Sin embargo, la convergencia y la estabilidad del algoritmo SOM no tienen pruebas rigurosas y completas hasta ahora. Este papel presenta el estado-del-arte de los aspectos teoréticos de SOM, al mismo tiempo que algunas extensiones para datos no numéricos y ejemplos típicos de diferentes campos con datos reales.

Keywords:  
Self-Organizing Maps
Machine Learning
Deep Learning

Author(s) Name:  Marie Cottrell, Madalina Olteanu, Fabrice Rossi, Nathalie Villa-Vialaneix

Publisher name:  HAL

DOI:  

Volume Information:  Vol 39 (1), pp.1-22

Paper Link:   https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01796059/