แผนที่จัดระเบียบตนเอง (แผนที่โคโอเนน)
แผนที่จัดระเบียบตนเอง (Self-Organizing Map - SOM) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบไม่มีผู้สอน (unsupervised neural network) ที่พัฒนาโดย Teuvo Kohonen ในปี 1982 โดยทำหน้าที่ฉายข้อมูลมิติสูงลงบนกริดของเวกเตอร์ต้นแบบ (prototype vectors) ที่มีมิติต่ำ (โดยทั่วไปคือสองมิติ) พร้อมทั้งรักษาโครงสร้างทางโทโพโลยีของข้อมูล กล่าวคือ ข้อมูลนำเข้าที่อยู่ใกล้เคียงกันจะถูกจับคู่ไปยังเซลล์กริดที่อยู่ใกล้เคียงกัน SOM ถูกนำไปใช้สำหรับการแสดงภาพ (visualization) การจัดกลุ่ม (clustering) และการวิเคราะห์เชิงสำรวจ (exploratory analysis) โดยการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนให้อยู่ในรูปแบบแผนที่ที่มีระเบียบและสามารถตีความได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Kohonen, T. (1982). Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological Cybernetics, 43(1), 59–69. DOI: 10.1007/BF00337288 ↗
- Kohonen, T. (1990). The self-organizing map. Proceedings of the IEEE, 78(9), 1464–1480. DOI: 10.1109/5.58325 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Self-Organizing Map (Kohonen Map). ScholarGate. https://scholargate.app/th/machine-learning/self-organizing-map
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- การจัดกลุ่มแบบ K-Meansการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Locally Linear Embedding (LLE)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- t-SNEการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare