Расширяющийся нейронный газ — «это алгоритм, позволяющий осуществлять адаптивную кластеризацию входных данных, то есть не только разделить пространство на кластеры, но и определить необходимое их количество исходя из особенностей самих данных. Расширяющийся нейронный газ не требует априорной информации о данных, таких как оценка количества кластеров или форма кластеров.» Это новый класс вычислительных механизмов. Количество и расположение искусственных нейронов в пространстве признаков заранее не определено, а является результатом вычисления в процессе обучения моделей на основании данных введенных на входе. В данной модели не фиксировано соседство узлов, а динамически меняется по мере улучшения кластеризации. Переменными являются не только отношения соседства, но и число нейронов-кластеров.