探寻SOM算法的优化路径及其在中文文本聚类中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了亟待解决的问题。自组织映射（Self-OrganizingMap，SOM）算法作为一种重要的无监督学习算法，在数据处理领域占据着举足轻重的地位。它能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的拓扑结构不变，使得数据的分布特征更加直观地展现出来，为后续的数据分析和处理提供了便利。SOM算法广泛应用于图像识别、语音处理、生物信息学、金融分析等众多领域，在图像识别中，它可以对图像特征进行聚类分析，从而实现图像的分类和检索；在