Projeção Aleatória

A projeção aleatória reduz a dimensionalidade multiplicando os dados por uma matriz aleatória, baseando-se no lema de Johnson-Lindenstrauss (1984), que garante que a projeção em direções aleatórias suficientes preserva aproximadamente todas as distâncias par a par. Diferentemente da PCA, ela não analisa os dados de forma alguma — a projeção é aleatória e independente dos dados —, tornando-a extremamente barata e bem adequada para dados de altíssima dimensionalidade e para cenários de streaming ou sensíveis à privacidade.