{"id":180053,"date":"2025-06-11T07:30:00","date_gmt":"2025-06-11T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=180053"},"modified":"2025-06-03T13:14:49","modified_gmt":"2025-06-03T12:14:49","slug":"self-organizing-maps-que-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/self-organizing-maps-que-son","title":{"rendered":"Self-Organizing Maps (SOM): \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfC\u00f3mo utilizarlos?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180053\" class=\"elementor elementor-180053\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39f7545 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"39f7545\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0663d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b0663d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Los Self-Organizing Maps, o SOM, son un tipo de red de neuronas artificiales (ANN) utilizados para el aprendizaje no supervisado. Permiten reducir la dimensionalidad de los datos mientras se preserva su estructura topol\u00f3gica, ofreciendo as\u00ed una poderosa herramienta para el clustering y la exploraci\u00f3n de datos.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4cccd0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b4cccd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A diferencia de las redes de neuronas cl\u00e1sicas, los self-organizing maps funcionan por <\/span><b>aprendizaje competitivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en lugar de por correcci\u00f3n de errores e integran una funci\u00f3n de vecindad para mantener las <\/span><b>relaciones espaciales de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83fc9c8 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"83fc9c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Profundizar en SOM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de2327d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"de2327d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-351cdc2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"351cdc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Origen de los SOM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e48087f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e48087f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los self-organizing maps fueron introducidos en los a\u00f1os 1980 por el investigador finland\u00e9s <\/span><b>Teuvo Kohonen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por eso tambi\u00e9n se les llama <\/span><b>mapas de Kohonen o Kohonen maps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Inspirados en los mecanismos biol\u00f3gicos del cerebro, imitan la manera en que las neuronas organizan y clasifican la informaci\u00f3n para formar estructuras significativas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe1e2cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fe1e2cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bc0394 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bc0394\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Funcionamiento de los SOM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0db2107 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0db2107\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje de un Self-Organizing Map se basa en un proceso de varios pasos, que le permite transformar datos complejos en una <\/span><b>representaci\u00f3n organizada y legible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aqu\u00ed se detalla un funcionamiento t\u00edpico, paso a paso, de un SOM.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b0c832 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9b0c832\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Inicializaci\u00f3n de los pesos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abf0495 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"abf0495\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de comenzar el entrenamiento, cada neurona del mapa est\u00e1 asociada a un vector de pesos, inicializado de manera aleatoria. Este vector tiene la misma dimensi\u00f3n que los <\/span><b>datos de entrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y representa la identidad de cada neurona antes de que sea ajustada por el aprendizaje.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-174b0ae elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"174b0ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Selecci\u00f3n de una muestra de entrada<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5df6c23 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5df6c23\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En cada iteraci\u00f3n, un vector de entrada es seleccionado aleatoriamente del <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/conjunto-de-datos-o-datasets\"><span style=\"font-weight: 400;\">conjunto de datos de entrenamiento<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Este vector representa un <\/span><b>punto de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que el SOM debe aprender a organizar en el mapa.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d88db0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d88db0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Identificaci\u00f3n del Best Matching Unit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b467490 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b467490\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez elegida la muestra, el algoritmo busca la neurona cuyos pesos est\u00e1n m\u00e1s cerca de este vector de entrada. Esta proximidad se mide utilizando la <\/span><b>distancia euclidiana o norma euclidiana<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> entre el vector de entrada y las neuronas. La neurona m\u00e1s cercana se identifica como el <\/span><b>BMU (Best Matching Unit)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69779cd elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"69779cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180058\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca1e019 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ca1e019\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Entender c\u00f3mo funciona SOM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7595a5a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7595a5a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Actualizaci\u00f3n de los pesos del BMU y de sus vecinos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23d4a29 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23d4a29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de encontrar el BMU, el algoritmo ajusta sus pesos para acercarlos al vector de entrada. Sus neuronas vecinas tambi\u00e9n son actualizadas, pero en menor medida.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La magnitud de esta actualizaci\u00f3n depende de dos factores principales:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La tasa de aprendizaje (notada \u03b1 o alfa) <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Alfa controla la velocidad a la que se ajustan los pesos de las neuronas. Disminuye a lo largo de las iteraciones para evitar cambios demasiado bruscos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La funci\u00f3n de vecindad <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La actualizaci\u00f3n afecta a las neuronas situadas alrededor del BMU, y su magnitud disminuye con la distancia. Una funci\u00f3n com\u00fan es la funci\u00f3n gaussiana.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb6a74c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bb6a74c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta fase permite que el BMU y sus vecinos se acerquen progresivamente a las caracter\u00edsticas de los datos, preservando al mismo tiempo la estructura topol\u00f3gica de las relaciones entre los <\/span><b>puntos de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9694a7c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9694a7c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">5. Reducci\u00f3n de la tasa de aprendizaje y del vecindario<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-220c9d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"220c9d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que avanzan las iteraciones, la <\/span><b>tasa de aprendizaje<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el <\/span><b>tama\u00f1o del vecindario<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> disminuyen. Esto permite un ajuste fino de los pesos en las \u00faltimas etapas del entrenamiento y garantiza que los datos est\u00e9n bien organizados en el mapa.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Al principio, el vecindario es amplio, permitiendo que todo el mapa se organice globalmente.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Progresivamente, el vecindario se reduce, afinando el mapa y estabilizando los clusters formados.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6916a69 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6916a69\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">6. Convergencia y estabilizaci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-164a504 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"164a504\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El entrenamiento contin\u00faa hasta que el mapa alcanza un estado estable, donde los pesos de las neuronas ya no cambian significativamente de una <\/span><b>iteraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a otra. En esta etapa, cada neurona representa una regi\u00f3n espec\u00edfica de los datos de entrada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fa2dde elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1fa2dde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">7. Inferencia y visualizaci\u00f3n de los resultados<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc98e0e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cc98e0e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez <\/span><b>entrenado el SOM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, puede ser utilizado para organizar nuevos datos y facilitar su an\u00e1lisis visual. La distancia entre un <\/span><b>vector de entrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y los pesos de las neuronas permite determinar d\u00f3nde se sit\u00faa un nuevo dato en el mapa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un m\u00e9todo com\u00fan para <\/span><b>visualizar los SOM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> consiste en asignar colores a las diferentes regiones del mapa. Cuanto m\u00e1s oscuro sea el color, mayor ser\u00e1 la concentraci\u00f3n de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los clusters de datos similares aparecen claramente en el <\/span><b>mapa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ofreciendo una visualizaci\u00f3n intuitiva de las relaciones entre las diferentes categor\u00edas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d4c2116 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d4c2116\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Utilizaci\u00f3n de SOM en la ciencia de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b8c440 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0b8c440\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-119a4d4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"119a4d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Ventajas y Desventajas de los SOM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fafd7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9fafd7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SOM ofrecen varias ventajas notables. Permiten <\/span><b>reducir la dimensionalidad de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> al tiempo que conservan su organizaci\u00f3n topol\u00f3gica. Gracias a su representaci\u00f3n gr\u00e1fica intuitiva, facilitan la visualizaci\u00f3n y la interpretaci\u00f3n de conjuntos de datos complejos. A menudo se utilizan para realizar <\/span><b>clustering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, incluso sin conocer las clases presentes en los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, los SOM tienen ciertas limitaciones. Se adaptan mal a los datos puramente categ\u00f3ricos o mixtos (salvo despu\u00e9s de un codificado apropiado), que <\/span><b>no siguen una l\u00f3gica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el espacio de representaci\u00f3n. Su tiempo de entrenamiento puede ser largo y su rendimiento depende del ajuste correcto de los par\u00e1metros.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55dee50 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"55dee50\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fee488 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7fee488\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Aplicaciones de los SOM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-022b65f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"022b65f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SOM se utilizan en diversos dominios para organizar y analizar datos. Por ejemplo, en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/big-data-marketing-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">el sector del marketing<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, donde permiten agrupar clientes seg\u00fan su comportamiento de compra para optimizar las <\/span><b>estrategias comerciales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En reducci\u00f3n de dimensionalidad, facilitan la <\/span><b>cartograf\u00eda de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de alta dimensi\u00f3n. Esto permite una mejor comprensi\u00f3n de las relaciones internas en los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la <\/span><b>detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, se utilizan para identificar transacciones fraudulentas al identificar los puntos de datos que no corresponden a ning\u00fan cluster predefinido.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para la <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-en-visualizacion-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">visualizaci\u00f3n de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, ayudan a comprender mejor las poblaciones y las relaciones entre diferentes par\u00e1metros. Al transformar un conjunto de datos complejo en una <\/span><b>representaci\u00f3n 2D<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, permiten identificar r\u00e1pidamente <\/span><b>tendencias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>patrones invisibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en tablas brutas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f97a27b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f97a27b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180057\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce43d4e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ce43d4e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42ff342 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"42ff342\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20088f9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"20088f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SOM son una herramienta poderosa para el aprendizaje no supervisado en <\/span><b>an\u00e1lisis de clusters<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>reducci\u00f3n de dimensionalidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>visualizaci\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tienen limitaciones, en t\u00e9rminos de tiempo de entrenamiento y adaptaci\u00f3n a datos mixtos. Se utilizan en finanzas, marketing, salud y an\u00e1lisis de im\u00e1genes. Su capacidad para revelar estructuras ocultas en los datos los convierte en una elecci\u00f3n ineludible para la <\/span><b>exploraci\u00f3n de datos no etiquetados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea882aa elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ea882aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n en Ciencia de Datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-769b1c3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"769b1c3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0dadec elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"c0dadec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 son los Self-Organizing Maps (SOM)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los Self-Organizing Maps (SOM) son un tipo de red neuronal para aprendizaje no supervisado que reduce la dimensionalidad de los datos mientras preserva su estructura topol\u00f3gica.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funcionan los Self-Organizing Maps?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los SOM funcionan identificando la neurona m\u00e1s cercana (BMU) a cada dato y ajustando sus pesos y los de sus vecinas, permitiendo organizar y visualizar datos complejos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de los Self-Organizing Maps?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los SOM permiten reducir la dimensionalidad de los datos, realizar clustering y facilitar su visualizaci\u00f3n, incluso sin conocer las clases presentes en los datos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las limitaciones de los Self-Organizing Maps?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los SOM pueden tener un tiempo de entrenamiento largo y su rendimiento depende de la configuraci\u00f3n correcta de par\u00e1metros como la tasa de aprendizaje y el tama\u00f1o del vecindario.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfEn qu\u00e9 aplicaciones se utilizan los Self-Organizing Maps?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los SOM se utilizan en marketing, detecci\u00f3n de anomal\u00edas, reducci\u00f3n de dimensionalidad y visualizaci\u00f3n de datos complejos, facilitando su an\u00e1lisis y exploraci\u00f3n.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los Self-Organizing Maps, o SOM, son un tipo de red de neuronas artificiales (ANN) utilizados para el aprendizaje no supervisado. 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