在stackoverflow中只有一个与此相关的问题，更多的是关于哪一个更好。我真的不明白其中的区别。我的意思是它们都使用矢量，这些矢量被随机分配给聚类，它们都与不同聚类的质心一起工作，以确定获胜的输出节点。我的意思是，差异究竟在哪里？
答案 0 :(得分：15)
在K-means中，节点（质心）彼此独立。获胜节点有机会适应每个人，只有那个。在SOM中，节点（质心）被放置在网格上，因此每个节点被认为具有一些邻居，邻近或靠近它的节点与它们在网格上的位置相关。因此，获胜节点不仅适应自身，而且还导致其邻居的变化。 K-Means可以被认为是SOM的一个特例，在修改质心向量时没有考虑邻居。更多信息，你仍然可以谷歌....