基于 Hadoop 的大数据能力，刘珊珊的聚类神经网络算法实现，真的挺有意思的。整套方案结合了云计算和神经网络，用起来还蛮顺手的，尤其是在高维大数据场景下，效率还不错。

Hadoop 的分布式特性让你不用担心数据量大，只要你数据上得去，集群撑得住，神经网络跑起来也不卡。而且这套算法用了聚类的思路，挺适合做用户画像、推荐系统这种需求。

如果你本身对SOFM 神经网络感兴趣，可以看看这篇SOFM 基础算法，逻辑比较清晰。还有像多模态特征学习和Keras 参数计算这些资源，也能帮你把这个项目做得更实。

嗯，项目里面涉及的数据挖掘算法也不少，比如你可以搭配神经网络的数据挖掘简介来看看。实在想更系统地学习云计算部分，还有像大数据实战详解、云计算与大数据结合这些资料，都是实用的。

要注意哦，算法虽然在云平台上运行效果还行，但你本地调试的时候，最好还是做些数据裁剪，不然容易跑崩。如果你打算线上部署，记得优化MapReduce任务的参数配置，像mapreduce.map.memory.mb这种。

如果你正在做分布式神经网络或者搞云平台上的模型训练，可以花点时间研究一下这套思路，说不定就刚好对口了。