Abstrakt. Dimensionalitetens förbannelse är en välkänd men inte helt välförstådd företeelse. För mycket data, när det gäller antalet indatavariabler, är inte alltid bra. Detta gäller särskilt när problemet omfattar oövervakat lärande eller övervakat lärande med obalanserade data (många negativa observationer men minimala positiva observationer). Detta dokument behandlar två frågor som rör data med hög dimension: Den första frågan undersöker kärnans beteende i data med hög dimension. Det visas att variansen, särskilt när den bidrar med meningslösa bullriga variabler, förbryllar inlärningsmetoder. Den andra delen av detta dokument illustrerar metoder för att övervinna dimensionalitetsproblem med oövervakat lärande med hjälp av subrymdsmodeller. Modelleringen innebär en ny upptäckt med en klassens SVM. Högdimensionella data skapar ofta problem. Detta problem förvärras om träningsdata endast är en klass, okända klasser eller betydligt obalanserade klasser. Tänk på ett binärt klassificeringsproblem som inbegriper upptäckt av datorintrång. Vår avsikt är att klassificera nätverkstrafik, och vi är intresserade av att klassificera trafiken som antingen attacker (inkräktare) eller icke-angrepp. Capturing nätverkstrafik är enkel -hookup till en LAN-kabel, köra tcpdump, och du kan fylla en hårddisk inom några minuter. Dessa fångade nätverksanslutningar kan beskrivas med attribut; det är inte ovanligt att en nätverksanslutning beskrivs med över 100 attribut [14]. Men, klassen av varje anslutning kommer att vara okänd, eller kanske med rimlig tillförsikt kan vi anta att alla anslutningar inte innebär några attacker. Ovanstående scenario kan generaliseras till andra säkerhetsproblem också. Med tanke på en matris av data, X, som innehåller N observationer och m attribut, är vi intresserade av att klassificera denna data som antingen potentiella angripare (positiv klass) eller icke angripare (negativ klass). Om m är stor, och våra etiketter, y  till R N × 1, är obalanserade (vanligtvis massor av kända icke angripare och få fall av attacker), en klass (alla icke angripare), eller okänd, ökad dimensionalitet snabbt blir ett problem och funktionsval är inte möjligt på grund av minimala exempel (om någon) av angriparen klassen.
För kärnbaserade tillvägagångssätt föreslår REF metoder för att lösa detta problem.
TAMING THE CURSE OF DIMENSIONALITY IN KERNELS AND NOVELTY DETECTION
{'venue': 'ICONIP (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}