可以随机从数据集中取出（Bootstrap抽样），或采用其他一些抽样方法（如jackknifing）。邻近函数Θ(u, v, s)取决于BMU（神经元u）与神经元v之间的栅格距离。在最简单的形式中，对所有足够接近BMU的神经元都是1，其余都是0，但高斯函数也是一种常见的选择。不管函数形式如何，邻近函数都会随着时间收缩。 在起初邻域范围很大的时候，自组织发生在全局范围内。当邻域范围缩小到仅有两个神经元时，权值会收敛于局部估计值。在一些实现中，学习系数α会随着增加s而平稳减小，另一些实现（特别是t扫描训练数