In general, the primary aim of self-organizing map (SOM) is to map \( m \) -dimensional data onto a 2-dimensional (2D) plane. The 2D plane of SOM consists of a network of neurons (nodes). The network's nodes acquire the underlying property of the input data samples (e.g., events in the environmental data). Moreover, a SOM projects similar data samples to a cluster center (a node in a SOM) as per the similarity (Euclidean distance) of the data sample to the node [1]}, [2]}.

В целом, основная цель самоорганизующейся карты (СОК) - отобразить \( m \) -мерные данные на двумерную (2D) плоскость. 2D плоскость СОК состоит из сети нейронов (узлов). Узлы сети приобретают внутреннее свойство входных образцов данных (например, событий в экологических данных). Кроме того, СОК отображает похожие данные на центр кластера (узел в СОК) в соответствии с схожестью (евклидово расстояние) образца данных с узлом [1]}, [2]}.