次元の呪い の変更点

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* 次元の呪い (curse of dimensionality) [#s76227e3]

//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名しておいてください．

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：
+ 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
+ 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，特徴選択や次元削減によって次元数を減らす．

>-- しましま

**関連項目 [#d041c76d]

-[[curse of dimensionality]]
#br
-[[汎化誤差]]
-[[球面集中現象]]
-[[次元削減]]
-[[特徴選択]]
#br
-[[検索:次元の呪い]]

**リンク集 [#i5cbc4f0]

-[[Wikipedia:Curse_of_dimensionality]]

**関連文献 [#r09500e1]

-次元の呪いをやさしく解説~
坂野 鋭, 山田 敬嗣, 怪奇!!次元の呪い --- 識別問題，パターン認識，データマイニングの初心者のために（前編）", 情報処理, vol.43, no.5, pp.562-567 (2002)~
坂野 鋭, 山田 敬嗣, 怪奇!!次元の呪い --- 識別問題，パターン認識，データマイニングの初心者のために（後編）", 情報処理, vol.43, no.6, pp.658-663 (2002)
-[[Book/計算統計II(統計科学のフロンティア12)]] 第I部 3.1章
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 1.4節
-[[Book/フリーソフトでつくる音声認識システム]] 3.3節