随机投影(Random Projection)算法

简介：
随机投影是一种用于高维数据降维的技术，通过将原始向量投影到低维空间来简化机器学习问题，同时尽量保持数据结构和关系不变。 随机映射（Random Projection）算法是一种用于高维数据降维的技术。该方法通过将原始的高维度特征向量投影到一个低维度空间中来实现降维的目的，从而简化计算复杂度并保留数据集的关键特性。这一技术基于Johnson-Lindenstrauss引理，该引理表明对于任意一组点，在足够高的概率下可以通过随机映射将其保持在较低维度的空间内，并且这些点之间的距离能够被很好地近似。 这种方法的主要优点包括实现简单、速度快以及适用于大规模的数据集等。然而，它也可能导致信息丢失和数据结构的某些细节无法保留下来的问题。因此，在实际应用中需要权衡降维带来的效率提升与可能的信息损失之间的影响。