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Les Self-Organizing Maps sont un type de réseau de neurones non supervisé qui produit une représentation basse dimensionnelle (généralement en deux dimensions) des données d’entrée, tout en préservant la topologie des données. Ils sont utilisés pour le clustering et la visualisation des données. Par exemple, les SOM peuvent être utilisés pour cartographier des données génétiques complexes dans une grille qui montre comment différents échantillons sont liés les uns aux autres.
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