(untitled) (ENVIRONMENT. TECHNOLOGY. RESOURCES. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 1999)
Pašorganizējošais Kohonena neironu tīkls tiek mācīts, balstoties uz piemēriem, bez pasniedzēja, un ir domāts iepriekšējai pazīmju atlasei līdz apmacības sākumam. Minētais noteikums rada daudzumu grūtību praktiskajā dotā tīkla izmantošanā. Kohonena karte nav spējīga uzlabot klasterizācijas kvalitāti, izmantojot lietderīgo pazīmju atlasi, tā kā neveic ieejas signāla kārtošanu pēc svarīguma pakāpes. Šī iemesla dēļ ir interesanti izpētīt iepriekšējās lietderīgo pazīmju atlases ietekmi uz klasterizācijas kvalitātes uzlabošanu.