SOM (Self-Organizing Maps/Kohonen map, 自組織映射圖)是一種分群演算法(非監督式演算法)，屬於類神經一類。與其他分群演算法的最大不同在於，SOM有一個拓樸空間(Topological map)，此拓樸圖用來表達每個輸出值(output/cluster)的分布狀況。因此，SOM可透過視覺化的低維度空間來表達原本的高維度空間的資料，視覺化後的結果亦能有效說明分群後的結果，研究者不至於難以說明為何如此的分群(黑箱問題)。
典型SOM採用二維的拓樸空間，其網路架構如圖所示。