隨機投影方法不僅限於分類任務，還可以廣泛應用於其他機器學習問題，如聚類和降維。具體應用如下：
聚類：隨機投影可以用於聚類任務中，通過將高維數據投影到低維空間，保留數據的距離結構，從而提高聚類算法的效率。這種方法特別適合於處理高維數據集，因為它能夠減少計算複雜度，同時保持數據的相對距離。
降維：隨機投影是一種有效的降維技術，根據約翰遜-林登施特勞斯引理，隨機投影可以在保持數據點之間距離的情況下，將高維數據映射到低維空間。這對於可視化和後續的數據分析非常有用，因為它能夠減少噪聲並提高數據的可解釋性。
特徵選擇：在特徵選擇中，隨機投影可以幫助識別對分類或回歸任務最有影響的特徵，通過隨機選擇特徵子集來進行模型訓練，從而提高模型的性能。
增強學習：在增強學習中，隨機投影可以用於狀態空間的降維，幫助代理更有效地學習策略，特別是在面對高維狀態空間時。