SOM（Self Organizing Maps）和K-Means之间的区别是什么？

Question

在stackoverflow中只有一个与此相关的问题，它更多的是关于哪一个更好。我只是不明白其中的差别。我的意思是它们都与向量一起工作，这些向量随机分配给簇，它们都与不同簇的质心一起工作，以确定获胜的输出节点。我的意思是，究竟在哪里存在差异？

Answer 1

在K-means中节点（质心）是相互独立的。获胜节点有机会适应每个自我，只有这一点。在SOM中，节点（质心）被放置在一个网格上，因此每个节点都被认为具有一些邻居，它们与它们在网格上的位置重新相邻。因此，胜利节点不仅适应自己，而且也会为其邻居带来改变。 K-Means可以被认为是SOM的特例，当修改质心向量时不考虑邻居。对于更多，你仍然可以谷歌....