Self-Organizing Maps, theory and applications
Résumé
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.
The Self-Organizing Maps (SOM) is a very popular algorithm, introduced by Teuvo Kohonen in the early
80s. It acts as a non supervised clustering algorithm as well as a powerful visualization tool. It is widely
used in many application domains, such as economy, industry, management, sociology, geography, text
mining, etc. Many variants have been defined to adapt SOM to the processing of complex data, such as
time series, categorical data, nominal data, dissimilarity or kernel data. However, so far, SOMhas suffered
froma lack of rigorous results on its convergence and stability. This article presents the state-of-art on the
theoretical aspects of SOM, as well as several extensions to non numerical data and provides some typical
examples of applications in different real-world fields.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|
Loading...
