给我一个用python写的SOM神经网络代码，解决一个问题案例

在Python中，我们可以使用`minisom`库来创建简单的自组织映射（SOM）神经网络。这里是一个简单的例子，我们将使用SOM来对二维数据进行聚类，比如手写数字的MNIST数据集中的点。

首先，需要安装`minisom`库（如果尚未安装），可以使用pip命令：

pip install minisom

然后，你可以使用以下代码作为基础框架：

import numpy as np
from minisom import MiniSom

# 加载MNIST数据集，这里假设你已经有一个函数load_mnist_data()来获取数据
input_data, _ = load_mnist_data()

# 数据预处理（归一化等）
input_data = input_data / 255.0

# 初始化SOM
map_size = (10, 10)  # SOM大小，这里是10x10的网格
random_seed = 42  # 设置随机种子以保证结果的一致性
sigma = 1.0  # 学习因子
learning_rate = 0.5  # 学习率
som = MiniSom(*map_size, input_data.shape[1], sigma=sigma, learning_rate=learning_rate, random_seed=random_seed)

# 训练SOM
som.train_random(input_data, 1000)  # 1000个步长的训练

# 找出每个输入数据的最接近的单元
best_map_unit = som.winner(input_data)

# 查看并可视化结果
for i in range(len(best_map_unit)):
    print(f"Input {i} maps to unit ({best_map_unit[i][0]}, {best_map_unit[i][1]})")
    som.plot_weights()

在这个例子中，我们使用SOM对MNIST数据进行简单聚类，并打印每个输入数据对应SOM单元的位置。注意，实际应用中可能需要调整超参数以优化结果。