自组织神经网络与K-means聚类算法对比分析

“自组织神经网络和K-means聚类算法的比较分析，徐步云，倪禾。本文探讨了自组织神经网络（Self-Organizing Feature Map，SOM）作为聚类工具，与传统的K-means算法之间的差异，并通过人工数据进行实验对比。” 自组织神经网络（SOM）是人工智能领域中一种重要的无监督学习模型，它基于拓扑结构的邻域函数，用于数据的特征提取和聚类。SOM的核心思想是通过竞争学习机制，使得神经元的权重向输入数据点靠近，最终形成一个低维的有序映射，能够保留输入数据的拓扑关系。这种算法的优点在于，即使在数据分布复杂的情况下，也能保持聚类结果的稳定性和连续性，且对初始值的敏感度较低。 相比之下，K-means算法是一种基于中心的迭代聚类方法，其目标是最小化各个簇内成员与簇中心的距离平方和。K-means的优点在于计算效率高，适合处理大规模数据集。然而，它的缺点也很明显，即对初始中心点的选择非常敏感，不同的初始值可能导致完全不同的聚类结果，且在处理非凸或者不规则形状的簇时，性能可能下降。 在实际应用中，如果对聚类稳定性有较高要求，或者数据分布具有复杂的拓扑结构，SOM通常会是更好的选择。而如果数据分布相对简单，且对计算速度有较高需求，K-means可能是更优的解决方案。因此，在选择聚类算法时，需要根据具体问题的特性和需求来决定。 这篇论文通过对比分析和实验，展示了SOM在某些情况下相对于K-means的优势，同时，也强调了两种算法各自的适用场景和局限性。作者徐步云和倪禾通过比较两种算法在处理人工数据集上的表现，进一步阐述了这些观点。他们的研究表明，尽管SOM的计算成本相对较高，但其稳定性和对初始条件的鲁棒性可能使其在某些复杂聚类任务中更具优势。 关键词：聚类算法，自组织神经网络，K-means，人工智能，拓扑结构，邻域函数，计算效率，稳定性，初始值影响。 中图分类号：TP183（计算机科学技术），F830（金融学）。