artificial-intelligence - SOM（自组织地图）和 K-Means 有什么区别？

Question

stackoverflow中只有一个与此相关的问题，更多的是关于哪个更好。我只是不明白其中的区别。我的意思是它们都使用随机分配给集群的向量，它们都使用不同集群的质心以确定获胜的输出节点。我的意思是，区别到底在哪里？

Answer 1

在 K-means 中，节点（质心）彼此独立。获胜的节点有机会适应每个自我，而且只有那个。在 SOM 中，节点（质心）被放置在网格上，因此每个节点都被认为有一些邻居，与它们相邻或靠近它的节点代表它们在网格上的位置。因此，获胜节点不仅会适应自己，还会导致其邻居发生变化。K-Means 可以被认为是 SOM 的一种特殊情况，在修改质心向量时没有考虑邻居。更多信息，你仍然可以谷歌它....