自组织映射的 SOM 算法，真的是个挺有意思的老朋友了。用它来做聚类、文本分类、甚至是生物数据挖掘，都还挺顺手的。最妙的是，它可以把高维数据投影到二维网格上，还保留拓扑关系，像是数据的“地图”一样直观。

芬兰科学家 Kohonen 发明这玩意已经 40 多年了，虽然是无监督学习，但真不代表它“无脑”，反而在多探索式任务上管用。是在搞清楚一堆看不懂的数据之间到底啥像啥的时候，SOM 就像个可视化侦探。

SOM 的训练过程也不复杂，权重初始化、找 BMU、带着邻居节点一起慢慢收敛，最终把类似的数据贴到附近的格子里。用matlab或者Python（搭配MiniSom）搞搞，也就几百行搞定。

拿来做文本分类挺香的，尤其是你手头有几千上万条用户反馈或评论时，SOM 可以帮你快速看出数据堆里都藏着哪些主题。还可以搭配MySQL数据库，做批量数据管理也不在话下。

另外，在生物信息学领域，SOM 用来基因表达、蛋白质聚类也早就是惯例了。你要是搞科研的，顺手再装个TBtools，SOM 和图形展示都能省不少力。

作者这篇 paper 还提到一个小改进，试了用多个最佳匹配模型的线性组合，嗯，算是对原算法的小升级吧。适合多模态数据，像图像+文本这种混搭型场景。

如果你正好想找个不靠标签就能数据的工具，又不想上来就写一堆深度学习模型，那SOM真的可以一试。