Всегда ли проклятие размерности влияет на высокоразмерные данные
🔹 Проклятие размерности обычно проявляется в данных, которые не являются разреженными или не имеют структуры в виде низкоразмерного многообразия.
🔹 Если данные лежат на низкоразмерном многообразии или содержат взаимосвязанные признаки, методы вроде отбора признаков или обучения многообразий могут уменьшить его влияние.
🔹 Однако, если все измерения значимы и некоррелированы, задачи анализа данных, такие как кластеризация, становятся значительно сложнее.
Библиотека собеса по Data Science
Post #902
1.06K