Challenges– Curse of dimensionality

Challenges
– Curse of dimensionality
• Relative contrast between distances decreases with increasing Relative contrast between distances decreases with increasing
dimensionality
• Data is very sparse, almost all points are outliers
• Concept of neighborhood becomes meaningless Concept of neighborhood becomes meaningless
– Solutions
• Use more robust distance functions and find full Use more robust distance functions and find full-dimensional outliers dimensional outliers
• Find outliers in projections (subspaces) of the original feature space

Kết quả (Việt) 1:

Những thách thức-Lời nguyền của chiều• Độ tương phản tương đối giữa khoảng cách giảm với sự gia tăng độ tương phản tương đối giữa khoảng cách giảm ngày càng tăng vớichiều• Dữ liệu là rất thưa thớt, hầu như tất cả các điểm outliers• Khái niệm của khu phố trở nên vô nghĩa khái niệm về vùng lân cận sẽ trở thành vô nghĩa-Giải pháp• Sử dụng hàm khoảng cách mạnh mẽ hơn và tìm sử dụng đầy đủ khoảng cách mạnh mẽ hơn chức năng và tìm chiều toàn outliers outliers chiều• Tìm outliers trong dự báo (subspaces) tính năng lượng ban đầu

Kết quả (Việt) 2:

Thách thức
- Lời nguyền của chiều
• Ngược lại tương đối giữa khoảng cách giảm khi tăng độ tương phản tương đối giữa khoảng cách giảm khi tăng
chiều
• Dữ liệu là rất thưa thớt, hầu như tất cả các điểm là giá trị ngoại lai
• Khái niệm về khu phố trở thành khái niệm vô nghĩa của khu phố trở nên vô nghĩa
- Giải pháp
• Sử dụng khoảng cách mạnh mẽ hơn chức năng và tìm thấy đầy đủ chức năng Sử dụng khoảng cách mạnh mẽ hơn và tìm thấy đầy đủ chiều outlier outlier chiều
• Tìm giá trị ngoại lai trong dự (subspaces) của không gian đặc trưng ban đầu