さまざまな色(R,G,Bの3次元入力データ)がコホネンの自己組織化マップにより2次元のマップに配置される例を説明。世界の国々が、コホネンの自己組織化マップの手法を適用すると貧困などの度合により色分けされる例を紹介。2(1):1568.自己組織化写像(ウィキペディア):教師なし学習によって、入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元へと写像することができる、大脳皮質の視覚野をモデル化した人工ニューラルネットワークの一種。1~3次元への写像に用いられ、多次元のデータ間の関係を可視化することができる。この低次元の空間をマップと呼ぶ。自己組織化マップと呼ぶこともある。neuron)と考える。この人工ニューロンはノード(node)、もしくはユニット(unit)と呼ぶこともある。space.コホネンの著書(アマゾンへのリンク)自己組織化マップ:コホネン著。