这次突然打算写点dimension reduction的东西, 虽然可以从PCA, manifold learning之类的东西开始, 但很难用那些东西说出好玩的东西. 这次选择的是一个不太出名但很有趣的方法, 随机映射. 但某些地方它一直是被当成LSH方法来介绍的, 关于这点我不想过多追究, 这里我认为他是一个降维. Problem Statement 首先我们来看一个问题, 如果你手头有一组数据$X \in R^n$, 它的维数太高, 从而不得不进行降维至$R^k$, 你会怎么办? 相信不少…