É o teorema do contraste relativo de Beyer et al. artigo: “Sobre o comportamento surpreendente das métricas de distância no espaço de alta dimensão” enganoso?

Isso é citado com muita frequência ao mencionar a maldição da dimensionalidade e vai

(fórmula à direita chamada contraste relativo)

lim_{d \to \infty} var (\frac{| | X_{d} | |_{k}}{E [| | X_{d} | |_{k}]}) = 0, then : \frac{D_{{max}_{d}^{k}} - D_{{min}_{d}^{k}}}{D_{{min}_{d}^{k}}} \to 0

$\lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} \rightarrow 0$

O resultado do teorema mostra que a diferença entre as distâncias máxima e mínima para um determinado ponto de consulta não aumenta tão rápido quanto a distância mais próxima de qualquer ponto no espaço dimensional alto. Isso torna uma consulta de proximidade sem sentido e instável, porque existe uma discriminação precária entre o vizinho mais próximo e o mais distante.

ligação

No entanto, se alguém realmente tentar calcular o contraste relativo dos valores da amostra, o que significa que se pega um vetor contendo valores muito pequenos e calcula a distância do vetor zero e faz o mesmo para um vetor que contém valores muito maiores e, em seguida, compara os valores para uma dimensão 3 e uma dimensão vezes maior, veremos que, embora a razão diminua, a mudança é tão pequena que é irrelevante para o número de dimensões realmente usadas na prática (ou alguém conhece alguém que trabalha com dados com dimensões do tamanho do número de Graham - que eu acho que é o tamanho necessário para que o efeito descrito seja realmente relevante - acho que não). $10^9$

Como mencionado anteriormente, esse teorema é frequentemente citado para apoiar a afirmação de que medir a proximidade com base no espaço euclidiano é uma estratégia ruim em um espaço de alta dimensão, dizem os próprios autores, e ainda assim o comportamento proposto não ocorre de fato, fazendo-me acho que esse teorema foi usado de maneira enganosa.

Exemplo: com da dimensão

a=np.ones((d,)) / 1e5
b=np.ones((d,)) * 1e5
dmin,dmax=norm(a), norm(b)
(dmax-dmin)/dmin

para d = 3
9999999999.0
para d = 1e8
9999999998.9996738

E com 1e1 em vez de 1e5 (digamos que os dados sejam normalizados)
para d = 3
99.0
para d = 1e8
98.999999999989527

machine-learning distance-functions high-dimensional Nimitz14
fonte

Como você obteve uma amostra de dados na dimensão ? Você talvez esteja confundindo "dimensão" com "escala"?

3 + 10^{9}

$3 + 10^9$

whuber

Você verificou a condição da variação?

Aksakal

Não, o teorema não é enganoso. Certamente pode ser aplicado incorretamente, mas isso é verdade para qualquer teorema.

Aqui está um script simples do MATLAB para demonstrar como funciona:

xd = randn(1e5,10000);
%%
cols = [1,10,100,1000,10000];
for c = cols
    xdt = table(xd(:,1:c));
    res = table2array(rowfun(@norm,xdt));
    mr = mean(res);
    res1 = var(res/mr);
    res2 = (max(res) - min(res))/min(res);
    fprintf('res1: %f, res2: %f\n',res1,res2)
end

A saída:

res1: 0.568701, res2: 2562257.458668
res1: 0.051314, res2: 9.580602
res1: 0.005021, res2: 0.911065
res1: 0.000504, res2: 0.221981
res1: 0.000050, res2: 0.063720

No meu código, res1 e res2 são as duas expressões em sua equação do artigo: uma para variância e a segunda para o contraste.

Você pode ver como os dois chegam a zero como deveria quando as dimensões variam de 1 a 10.000.

Aksakal
fonte

Agora, sinto que a pergunta se torna: para quais distribuições de onde Xvem a variação chega a zero?

precisa saber é o seguinte

@ Nimitz14 Isso seria uma excelente pergunta a ser feita.

Sycorax diz Restabelecer Monica

@ Nimitz14 esse teorema não deve funcionar para Cauchy, você pode testá-lo facilmente substituindo normal pelo aluno t (1). Caso contrário, acho que todas as distribuições regulares, como normal, uniforme, beta etc. devem ser cobertas.

Aksakal

É o teorema do contraste relativo de Beyer et al. artigo: “Sobre o comportamento surpreendente das métricas de distância no espaço de alta dimensão” enganoso?

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