Mapeo aleatorio

Para el análisis de datos , el mapeo aleatorio (MR) es un método rápido de reducción de dimensionalidad categorizado como método de extracción de características . El MR consiste en la generación de una matriz aleatoria que se multiplica por cada vector original y da como resultado un vector reducido. Cuando los vectores de datos son de alta dimensionalidad, es computacionalmente inviable utilizar algoritmos de análisis de datos o reconocimiento de patrones que calculen repetidamente similitudes o distancias en el espacio de datos original. Por lo tanto, es necesario reducir la dimensionalidad antes de, por ejemplo, agrupar los datos. En un contexto de minería de texto , se demuestra que la precisión de clasificación de documentos obtenida después de que la dimensionalidad se haya reducido utilizando un método de mapeo aleatorio será casi tan buena como la precisión original si la dimensionalidad final es suficientemente grande (alrededor de 100 de 6000). De hecho, se puede demostrar que el producto interno (similitud) entre los vectores mapeados sigue de cerca el producto interno de los vectores originales .

• variable aleatoria
• Mapeo semántico
• Proyección aleatoria

• Kaski, S. Reducción de dimensionalidad mediante mapeo aleatorio: cálculo rápido de similitud para agrupamiento. Actas de la Conferencia Internacional Conjunta IEEE de 1998 sobre Redes Neuronales, 1998. págs.  413–418. doi: 10.1109/IJCNN.1998.682302