В чем разница между SOM (Self Organizing Maps) и K-Means?

Есть только один вопрос, связанный с этим в stackoverflow, и это больше о том, какой из них лучше. Я просто не понимаю разницу. Я имею в виду, что они работают с векторами, которые назначаются случайным образом кластерам, они оба работают с центроидами разных кластеров, чтобы определить выигрышный выход node. Я имею в виду, где именно лежит разница?

Ответы

Ответ 1

В K означает, что узлы (центроиды) независимы друг от друга. Победивший node получает возможность адаптировать каждое "я" и только это. В SOM узлы (центроиды) помещаются в сетку, и поэтому каждый node считается имеющим несколько соседей, узлы, смежные или близкие к нему, в присутствии с их позицией в сетке. Таким образом, выигрыш node не только адаптируется, но и вызывает изменения для его соседей. К-средства можно рассматривать как частный случай ЗВОЛ, поскольку соседи не учитываются при изменении векторов центроидов. Более того, вы все равно можете использовать это в Google...