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为了提高金融时间序列预测可视化的效果，在经典的自组织映射SOM（Self-Organization Map）中引入了核（Kernel）的思想得到Kernel-SOM。较之于SOM，使用Kernel-SOM可以学习得到模式在输入空间中的非欧分布信息。当输入模式中非欧信息占据主导地位时，Kernel-SOM的学习效果将显著优于SOM。实验结果表明，Kernel-SOM更适合于金融时间序列预测的可视化应用。