الإسقاط العشوائي
يقلل الإسقاط العشوائي الأبعاد عن طريق ضرب البيانات بمصفوفة عشوائية، بالاعتماد على مبرهنة جونسون-ليندناوس (1984)، التي تضمن أن الإسقاط على عدد كافٍ من الاتجاهات العشوائية يحافظ تقريبًا على جميع المسافات الزوجية. على عكس تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، فإنه لا يحلل البيانات على الإطلاق - فالإسقاط عشوائي ولا يعتمد على البيانات - مما يجعله رخيصًا للغاية ومناسبًا للبيانات عالية الأبعاد جدًا والإعدادات المتدفقة أو الحساسة للخصوصية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Johnson, W. B., & Lindenstrauss, J. (1984). Extensions of Lipschitz mappings into a Hilbert space. Contemporary Mathematics, 26, 189–206. DOI: 10.1090/conm/026/737400 ↗
- Achlioptas, D. (2003). Database-friendly random projections: Johnson-Lindenstrauss with binary coins. Journal of Computer and System Sciences, 66(4), 671–687. DOI: 10.1016/S0022-0000(03)00025-4 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Random Projection (Johnson-Lindenstrauss Dimensionality Reduction). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/random-projection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التضمين الخطي المحلي (LLE)تعلم الآلة↔ compare
- إكمال المصفوفاتتعلم الآلة↔ compare