什么是维度诅咒？如何评估降维算法在当前任务数据集上的效果？
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什么是维度诅咒？如何评估降维算法在当前任务数据集上的效果？
什么是维度诅咒？
随着维数（或特征）个数的增加，任意两个样本或者实例之间的平均距离也会增加，换句话说，在高维空间中，实例往往位于空间的边缘。这导致了训练问题，因为在一个充满空白的空间中没有明显的簇/趋势，算法需要更多的数据才能进行有效的学习。
如何评估降维算法在当前任务数据集上的效果？
如果降维算法能够提供数据重构的功能：
通过度量数据重构损失，即原始数据集与使用特定降维算法压缩后重构的数据集之间的距离。当然重构的误差越大、降维算法的效能越差、反之
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