Почему многомерные данные представляют сложность для обработки и анализа?

Многомерные данные представляют сложность для обработки и анализа по нескольким причинам:

• Переоснащение. www.geeksforgeeks.org При наличии многих функций модели могут стать чрезмерно сложными, улавливая шум, а не лежащую в их основе закономерность. www.geeksforgeeks.org Это приводит к плохому обобщению невидимых данных. www.geeksforgeeks.org
• Вычислительная сложность. www.geeksforgeeks.org Многомерные наборы данных требуют значительных вычислительных ресурсов для обработки и анализа, что может быть дорогостоящим и отнимать много времени. www.geeksforgeeks.org
• Сложность визуализации. www.geeksforgeeks.org Визуализировать данные с более чем тремя измерениями сложно, что затрудняет получение интуитивного представления. www.geeksforgeeks.org
• Проблемы с метриками расстояний. www.geeksforgeeks.org В пространствах высокой размерности традиционные метрики расстояний, такие как евклидово расстояние, становятся менее значимыми, поскольку расстояния между точками данных имеют тенденцию к сближению. www.geeksforgeeks.org
• Сложность структуры данных. habr.com Построение многомерных кубов требует определения иерархий, измерений и связей между данными, что может потребовать участия специалистов с глубокими познаниями в структурах данных и базах данных. habr.com
• Искажения, вызванные шумами и помехами. earchive.tpu.ru Полученные экспериментальные данные всегда сопровождаются искажениями, которые легко «сбивают» алгоритмы автоматической классификации и идентификации. earchive.tpu.ru