random projection

Random Projection是一种降维技术，通过将高维数据映射到低维空间中来减少数据的维度。它的目标是尽可能地保留数据之间的距离关系。在Python中，可以使用scikit-learn库的RandomProjection模块进行随机投影。以下是一个简单的示例，展示了如何使用RandomProjection模块对数据进行降维：

from sklearn.random_projection import GaussianRandomProjection
import numpy as np

# 生成数据矩阵X
X = np.random.rand(100, 10)

# 创建RandomProjection对象，并进行拟合
rp = GaussianRandomProjection(n_components=3)
X_rp = rp.fit_transform(X)

在这个示例中，我们使用了一个大小为100x10的随机数据矩阵X作为输入。通过创建一个GaussianRandomProjection对象，并将其拟合到数据上，我们可以得到一个降维后的3维样本矩阵X_rp。