SOM स्व-आयोजन फ़ीचर मैप का प्रतिनिधित्व करता है। यह एक क्लस्टरिंग है और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन दृष्टिकोण एक तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण पर निर्भर करता है। एसओएम का उद्देश्य सेंट्रोइड्स (एसओएम शब्दावली में संदर्भ वैक्टर) के एक सेट की खोज करना है और डेटा में प्रत्येक ऑब्जेक्ट को सेंट्रोइड पर सेट करना है जो उस ऑब्जेक्ट की सर्वोत्तम निकटता का समर्थन करता है। तंत्रिका नेटवर्क विधियों में, प्रत्येक केन्द्रक से संबंधित एक न्यूरॉन होता है।
वृद्धिशील के-साधनों की तरह, डेटा ऑब्जेक्ट को एक बार में चरणबद्ध किया जाता है और निकटतम सेंट्रोइड को ताज़ा किया जाता है। के-साधनों के विपरीत, एसओएम सेंट्रोइड्स पर एक स्थलाकृतिक अनुक्रमण लगाता है और पास के सेंट्रोइड्स को भी अपग्रेड किया जाता है। इसके अलावा, एसओएम किसी ऑब्जेक्ट की हाल की क्लस्टर सदस्यता का चिह्न नहीं रखता है, और, के-साधनों के विपरीत, यदि कोई ऑब्जेक्ट क्लस्टर स्विच करता है, तो पुराने क्लस्टर सेंट्रोइड का कोई विशिष्ट रीफ्रेश नहीं होता है।
पुराना क्लस्टर नए क्लस्टर के पड़ोस में हो सकता है और इसलिए कैब को उस कारण से अपडेट किया जा सकता है। बिंदुओं का प्रसंस्करण तब तक जारी रहता है जब तक कि कुछ पूर्व-निर्धारित सीमा तक नहीं पहुंच जाती है या केन्द्रक बहुत अधिक परिवर्तित नहीं हो रहे हैं। एसओएम दृष्टिकोण का अंतिम आउटपुट सेंट्रोइड्स का एक सेट है जो स्पष्ट रूप से क्लस्टर का प्रतिनिधित्व करता है। प्रत्येक क्लस्टर में एक विशिष्ट केन्द्रक के निकटतम बिंदु शामिल होते हैं।
प्रत्येक केन्द्रक को निर्देशांक (i, j) का एक जोड़ा बनाया जाता है। कभी-कभी, इस तरह के नेटवर्क को आसन्न नोड्स के बीच कनेक्शन के साथ खींचा जाता है, लेकिन यह भ्रामक हो सकता है क्योंकि एक सेंट्रोइड की शक्ति दूसरे पर एक पड़ोस है जिसे निर्देशांक की विधि में दर्शाया जाता है, लिंक नहीं। एसओएम तंत्रिका नेटवर्क कई प्रकार के होते हैं, लेकिन यह इस चर्चा को दो-आयामी एसओएम तक सीमित कर सकता है जिसमें सेंट्रोइड्स के आयताकार या हेक्सागोनल संगठन होते हैं।
एसओएम में प्रयुक्त सेंट्रोइड्स का पूर्व-निर्धारित स्थलाकृतिक अनुक्रमण संबंध होता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, एसओएम को प्रत्येक डेटा बिंदु की आवश्यकता होती है ताकि निकटतम केंद्रक और केंद्रक को ताज़ा किया जा सके जो स्थलाकृतिक अनुक्रमण में आस-पास हैं। इस पद्धति में, SOM किसी दिए गए डेटा सेट के लिए सेंट्रोइड्स का एक क्रमबद्ध सेट तैयार करता है।
दूसरे शब्दों में, एसओएम ग्रिड में एक-दूसरे के निकट स्थित केन्द्रक एक दूसरे से अधिक निकट से जुड़े हुए हैं जो कि दूर हैं। इस बाधा के कारण, द्वि-आयामी SOM के केन्द्रक को द्वि-आयामी सतह पर पड़ा हुआ माना जा सकता है जो n-आयामी डेटा को और अधिक फिट करने का प्रयास करता है।