Участник:Адиев Тохтар/Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена

Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(n^3)[/math]
Объём входных данных	[math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Объём выходных данных	[math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]O(n)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]O(n^2)[/math]

Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Cамоорганизующиеся карты Кохонена представляет собой вычислительный метод для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего экспериментально полученной информации.

Алгоритм SOM вырос из ранних нейросетевых моделей, особенно моделей ассоциативной памяти и адаптивное обучение (ср Кохонена 1984).

Метод был предложен финским учёным Теуво Кохоненом в 1984 году. Особый вид нейронных сетей, известных как самоорганизующиеся карты Кохонена, которые используются для решения задач кластеризации данных.

Алгоритм обучения Кохонена и карты Кохонена послужили основой для большого количества исследований в области нейронных сетей, благодаря чему Кохонен считается самым цитируемым финским ученым. Количество научных работ по картам Кохонена составляет около 8 000. Т. Кохонен — автор более 300 публикаций и 4 монографий