G検定(ジェネラリスト検定) 人工知能とその動向 練習問題 第17問: 次元の呪いに関する説明として、最も不適切なものはどれか。
人工知能とその動向
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第17問
次元の呪いに関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 3. 次元が増えるほど各データ点は標本の中心付近に集まるため、k近傍法の予測は周囲の点の間での内挿で済みやすくなる
肢3が不適切です。HastieらのThe Elements of Statistical Learning(第2版)の2.5節は、高次元ではデータ点の多くが標本空間の端に近くなり、予測に内挿ではなく外挿が必要になると説明しており、肢3はその逆で、肢4が適切です。
肢1について、体積の割合rを含む立方体の一辺はrの(1/p)乗で、10次元でr=0.01なら0.01の0.1乗≒0.63となり、同節の数値と一致します。
肢2も同節のとおりで、1次元で100個が十分な密度なら、10次元で同じ密度を得るには100の10乗個が必要です。同節は、この現象が一般に次元の呪いと呼ばれるとして、Bellman(1961)を引いています。
高次元では、近いはずの近傍が近くないという点が要点です。
関連キーワード: 次元の呪い・機械学習・k近傍法
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