Was sind hochdimensionale Daten?

Hochdimensionale Daten beziehen sich auf Datensätze, die eine große Anzahl von Merkmalen oder Dimensionen enthalten. In der Praxis bedeutet dies, dass jeder Datenpunkt durch viele verschiedene Attribute beschrieben wird. Ein klassisches Beispiel sind genetische Daten, bei denen jeder Datenpunkt (z.B. eine Person) durch Tausende von Genen beschrieben wird.

Einige Herausforderungen und Eigenschaften hochdimensionaler Daten sind:

1. **Fluch der Dimensionalität**: Mit zunehmender Anzahl der Dimensionen wird der Raum exponentiell größer, was die Analyse und Visualisierung erschwert.
2. **Sparsamkeit**: In hochdimensionalen Räumen sind Datenpunkte oft sehr dünn verteilt, was bedeutet, dass viele Dimensionen wenig oder keine relevanten Informationen enthalten.
3. **Overfitting**: Modelle, die auf hochdimensionalen Daten trainiert werden, neigen dazu, sich zu stark an die Trainingsdaten anzupassen, was ihre Generalisierungsfähigkeit auf neue Daten beeinträchtigt.

Um mit hochdimensionalen Daten umzugehen, werden oft Techniken wie Dimensionsreduktion (z.B. Principal Component Analysis, PCA) oder Regularisierungsmethoden verwendet.