在stackoverflow上只有一个与此相关的问题，而且更多是关于哪个更好。我只是不太明白它们的区别。我的意思是，它们都处理向量，这些向量被随机分配到聚类中，它们都使用不同聚类的中心点来确定获胜的输出节点。我的意思是，究竟区别在哪里？

回答：

在K均值聚类中，节点（中心点）彼此独立。获胜节点有机会自我调整，且仅调整自己。在自组织映射中，节点（中心点）被放置在一个网格上，因此每个节点都被认为有一些邻居，这些邻居是相邻的或在网格上位置相近的节点。因此，获胜节点不仅调整自己，还会引起其邻居的变化。K均值聚类可以被认为是自组织映射的一个特例，在修改中心点向量时不考虑邻居。如果想了解更多，你仍然可以谷歌一下….