募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。この変数が多すぎると問題がありますよって話です。次元の呪い次元の呪いってご存じですか?呪い・・・怖そうですよね。はい、次元の呪いってかなり怖いです。二等辺三角形の頂点が3つあって、頂点の間の距離を計算すると、やっぱり長い辺の距離が一番大きいじゃないですか。数が増えると、点と点との距離が、どれも同じくらいの大きさになってしまいます。似たり寄ったりになって区別がつきにくくなってしまうんです。これが次元の呪いです。使ってしまうと、次元の呪いが問題になってきます。ある人と、それとは別の人との区別がつかなくなってしまうんです。極論すると、どの人も同じような評価になってしまいます。人事のときは、この次元の呪いに気をつけなければなりません。次元の呪いにどう対処するの?では、データ解析・分析のときは次元の呪いのときにどのように対応しているのでしょうか。大きく分けて3つあります。変数を選ぶ一番シンプルな方法です。変数が多いからいけないんだから、変数が少なくなるまで選びましょう、という考え方です。方法でもよいのですが、大事な変数が選ばれないリスクもあります。PCAなどの低次元化手法で効率的に変数の数を削減します。両方使うこともあります。サンプルの数を減らすこれは少し高等テクニックです。サンプルの間の違いがつきにくいんだから、違いがはっきりするまで似たようなサンプルを除きましょう、という考え方です。人を評価するときは、残念ながらこの方法は使えませんね。まとめ次元の呪い、いかがでしたでしょうか。方法でうまく対処しましょう。