次元の呪い (curse of dimensionality)

データが高次元になると汎化誤差が向上しなくなる現象.主な原因は次の二つ:

  1. 次元数の増加に伴ってモデルが複雑になり,有限のサンプル数では適切な学習ができなくなる
  2. 球面集中現象により,次元の増加に伴って,いろいろなデータ間の距離が互いに等しくなっていく

このような場合には,特徴選択次元削減によって次元数を減らす.

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:56 (2494d)