Роль размерности в анализе пространственных данных заключается в том, что высокая размерность может усложнять анализ. 1 При увеличении числа измерений объём пространства экспоненциально растёт, что затрудняет нахождение достаточных точек данных для формирования надёжных моделей. 1 Например, в задачах классификации может не хватать объектов данных, чтобы точно назначить классы всем возможным объектам. 1 В кластеризации определения плотности и расстояния между точками становятся менее значимыми, что усложняет идентификацию кластеров. 1

Однако высокая размерность также может быть преимуществом. 4 При правильной обработке она позволяет более точно моделировать сложные явления и получать более глубокие insights. 4

Для управления высокоразмерными данными используют уменьшение размерности (dimensionality reduction). 34 Этот процесс предполагает упрощение данных без потери критической информации. 4