Pythonで自己組織化マップ（SOM）を利用するためのライブラリにはいくつかの選択肢があります。その中でも特に注目すべきはsklearn-somとGEMAです。
sklearn-som
sklearn-somは、Scikit Learnのクラスタリングメソッドと同様の方法で使用できる、シンプルでプレーンな自己組織化マップを提供します。このライブラリは、Kohonen自己組織化マップのミニマリストでシンプルな実装を提供し、データのクラスタリングや次元削減を行うために使用されます。
sklearn-somの利点は、依存関係がnumpyだけであることと、Scikit Learnの機械学習APIに既に慣れている場合、sklearn-somをすぐに使い始めることができることです。
GEMA
GEMAは、自己組織化マップ（SOM）を開発し、訓練するために使用できるPythonライブラリです。また、新しい個体を分類し、レポートを取得し、情報をインタラクティブなグラフで視覚化することも可能です。
これらのライブラリを使用することで、Pythonで自己組織化マップを効果的に利用することが可能となります。それぞれのライブラリが提供する機能を理解し、自分のプロジェクトに最適なものを選択することが重要です。