Curse of Dimensionality به چالش هایی اشاره دارد که هنگام کار با داده های با ابعاد بالا ایجاد می شود. در داده های با ابعاد بالا، تعداد ویژگی ها (یعنی ابعاد یا متغیرها) بسیار بیشتر از تعداد مشاهدات است. این منجر به چندین مشکل می شود:
پراکندگی: با تعداد ابعاد زیاد، احتمال زیادی وجود دارد که بسیاری از ابعاد داده اندک یا بدون داده باشند. این منجر به ماتریس های داده پراکنده می شود و یافتن روابط معنی دار بین ویژگی ها را دشوار می کند.
اندازه‌گیری‌های فاصله: فاصله اقلیدسی که معمولاً در بسیاری از الگوریتم‌ها استفاده می‌شود، در فضاهای با ابعاد بالا کم‌معنا می‌شود. این به این دلیل است که اکثر ابعاد احتمالاً متعامد هستند و تأثیر کمی بر فاصله کلی بین مشاهدات دارند.
بیش‌برازش: فضای با ابعاد بالا فرصت‌های زیادی را برای بیش‌برازش ایجاد می‌کند، جایی که یک مدل به خوبی با داده‌های آموزشی مطابقت دارد و به خوبی به داده‌های جدید تعمیم نمی‌یابد.
برای غلبه بر Curse of Dimensionality، تکنیک‌های مختلفی مانند کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی و منظم‌سازی می‌تواند برای کاهش تعداد ابعاد در داده‌ها و قابل مدیریت‌تر کردن آن‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده شود.