Self-Organizing Map(SOM)

Self-Organizing Map(SOM)은 비지도 학습 기반의 군집 분석 기법 중 하나로, 고차원의 데이터를 저차원의 맵으로 변환하면서 데이터의 군집 구조를 시각적으로 표현하는 데 유용한 방법입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다.

가. SOM 정의 및 특징

정의:
Self-Organizing Map(SOM)은 인공신경망의 일종으로, 입력 데이터를 저차원의 격자(보통 2차원)로 매핑하여 시각적으로 이해할 수 있게 도와주는 알고리즘입니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 군집을 자동으로 형성하며, 데이터의 유사성을 기반으로 맵 상에 유사한 데이터들이 가까운 위치에 배치되도록 학습합니다.

특징:
1. 비지도 학습: SOM은 데이터에 대한 사전 레이블 없이 학습하며, 데이터 간의 유사도를 기반으로 클러스터링을 수행합니다.
2. 차원 축소: 고차원의 데이터를 저차원의 맵(보통 2D)으로 변환하여, 복잡한 데이터 구조를 직관적으로 이해할 수 있게 합니다.
3. 이웃 보존: 학습 과정에서 데이터의 유사성이 맵에서의 거리로 반영되며, 이웃한 데이터들이 맵에서도 이웃한 위치에 배치됩니다.
4. 비선형성: SOM은 데이터의 비선형 구조를 반영할 수 있어, 복잡한 데이터 군집을 잘 표현할 수 있습니다.

나. SOM 구성요소

1. 입력 벡터: SOM에 입력되는 데이터로, 고차원 벡터 형태를 가집니다.
2. 뉴런(Neuron): SOM의 기본 구성 단위로, 맵 상의 격자점에 해당하며, 각 뉴런은 가중치 벡터를 가집니다.
3. 가중치 벡터(Weight Vector): 각 뉴런은 입력 벡터와 동일한 차원의 가중치 벡터를 가지며, 초기에는 랜덤으로 설정되지만 학습 과정을 통해 점진적으로 조정됩니다.
4. BMU(Best Matching Unit): 주어진 입력 벡터와 가장 유사한 가중치 벡터를 가진 뉴런으로, 학습 과정에서 선택됩니다.
5. 이웃 함수(Neighborhood Function): BMU 주변의 뉴런들이 함께 학습되도록 하는 함수로, 학습 초기에 넓은 범위의 뉴런들이 영향을 받고, 점차적으로 영향 범위가 좁아집니다.

다. SOM과 신경망 분석기법의 차이

1. 지도 학습 vs 비지도 학습:
   - SOM은 **비지도 학습** 방식으로, 입력 데이터에 대한 사전 레이블이 필요하지 않습니다. 반면, 일반적인 신경망(예: 다층 퍼셉트론)은 **지도 학습** 방식으로, 학습 데이터에 대한 레이블이 필요합니다.

2. 목적:
   - SOM의 주요 목적은 **데이터 군집화 및 시각화**입니다. 이는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하면서 데이터의 유사성을 유지하는 것이 목표입니다. 반면, 신경망 분석 기법은 **분류, 회귀, 패턴 인식** 등의 목적을 가지고 있으며, 특정 출력 값을 예측하거나 분류하는 데 중점을 둡니다.

3. 구조:
   - SOM은 **2차원 또는 3차원 격자 구조**를 가지며, 각 격자점이 뉴런에 해당합니다. 반면, 일반적인 신경망은 **입력층, 은닉층, 출력층**으로 구성된 다층 구조를 가집니다.

4. 학습 과정:
   - SOM은 입력 데이터와 뉴런 간의 **유사성**을 기반으로 가중치를 조정합니다. 학습 과정에서 특정 뉴런이 활성화되면 주변 뉴런들도 함께 학습되며, 이는 맵 상에서 이웃 뉴런들이 비슷한 패턴을 가지도록 합니다.
   - 반면, 일반적인 신경망은 **역전파 알고리즘**을 통해 오류를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정하며, 이 과정에서 특정 출력 값을 예측하는 모델로 학습됩니다.

SOM은 고차원 데이터의 시각화와 군집화에 유용하며, 데이터 간의 관계를 직관적으로 이해하는 데 도움을 주는 반면, 일반적인 신경망 분석은 예측 및 분류 문제를 해결하는 데 적합한 도구입니다.