Tilfældig projektion
Tilfældig projektion reducerer dimensionalitet ved at multiplicere data med en tilfældig matrix, baseret på Johnson-Lindenstrauss lemmaet (1984), som garanterer, at projektion på tilstrækkeligt mange tilfældige retninger tilnærmelsesvis bevarer alle parvise afstande. I modsætning til PCA analyserer den slet ikke dataene — projektionen er tilfældig og data-uafhængig — hvilket gør den ekstremt billig og velegnet til meget højdimensionelle data samt streaming- eller privatlivsfølsomme indstillinger.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). Random Projection (Johnson-Lindenstrauss Dimensionality Reduction). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Lokalt Lineær Indlejring (LLE)Maskinlæring↔ compare
- Matrix CompletionMaskinlæring↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →