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Self-Organizing Maps (SOM)

Un Mapa Autoorganizado (Self-Organizing Map, SOM) es un tipo de red neuronal no supervisada que se utiliza para la reducción de dimensionalidad y la visualización de datos multidimensionales. Fue desarrollado por Teuvo Kohonen en la década de 1980 y, por eso, también se conoce como Mapa de Kohonen. Los SOM mapean datos de alta dimensión en una representación de menor dimensión, generalmente en una o dos dimensiones, preservando las relaciones topológicas de los datos originales.

Aplicaciones de los SOM

  1. Visualización de Datos:
    • Reducir la dimensionalidad de datos complejos para facilitar su visualización y comprensión.
  2. Análisis Exploratorio de Datos:
    • Descubrir estructuras y patrones en conjuntos de datos multidimensionales.
  3. Clustering:
    • Agrupar datos en clusters de manera no supervisada.
  4. Reconocimiento de Patrones:
    • Identificar y clasificar patrones en datos, como en el análisis de imágenes y señales.
  5. Compresión de Datos:
    • Reducir el tamaño de los datos mientras se mantiene su estructura y características principales.
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