« Fléau de la dimension » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de dimension moindre.  
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de moindre dimension.
 
==Compléments==
Ici, il est utile de distinguer entre la dimension d'une données qui se rapporte au nombre d'attributs de chaque donnée d'un jeu de données et le concept de ''[[dimensionnalité]]'' qui est un concept technique plus abstrait qui se réfère à la nature multidimensionnelle et la complexité d'un jeu de données, d'un modèle, d'une représentation, d'un algorithme ou d'une méthode d'analyse.
 
Dans la pratique cette distinction est souvent inutile. Par exemple, dans la réduction de la dimension, le résultat est la réduction du nombre d'attributs donc de la dimension des données.
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Le terme fléau de la dimensionnalité (''curse of dimensionality'') a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.


Le terme fléau de la dimension (''curse of dimensionality'') a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.(1)
À mesure que la dimension augmente, les données disponibles deviennent rares et nécessitent une quantité toujours plus grande de données pour produire un résultat d'apprentissage statistiquement significatif.


On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux : d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes. (2)
La [[Réduction de la dimension|'''réduction de la dimension''']] permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.


==Français==
==Français==
'''fléau de la dimension'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''fléau de la dimension'''   
 
'''malédiction de la dimension''' 
 
'''fléau de la haute dimension''' 
 
'''fléau de la dimensionnalité'''


'''fléau de la haute dimension''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''problème de la dimensionnalité'''


==Anglais==
==Anglais==
'''curse of dimensionality'''  
'''curse of dimensionality'''  


==Sources==


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Fl%C3%A9au_de_la_dimension Wikipédia - Fléau de la dimension / malédiction de la dimension]


<small>
[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 IGI Global - What is Curse of Dimensionality]''


(1) Source: IGI Global, ''[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 What is Curse of Dimensionality]''<br />
[https://books.google.ca/books?id=VqaNE3iHD_sC&pg=PA179&lpg=PA179&dq=fl%C3%A9au+de+la+dimension&source=bl&ots=KK2xNXqMDk&sig=ACfU3U2W5xJZidSeNOdc-AInBk2lOHkpmw&hl=fr&sa=X&ved=2ahUKEwiqyfqgyP3hAhVKjlkKHRXYAbYQ6AEwE3oECCAQAQ#v=onepage&q=fl%C3%A9au%20de%20la%20dimension&f=false Source : Michel Delecroix, ''Le fléau de la dimension et ses parades'']
(2) [https://dataanalyticspost.com/Lexique/reduction-de-dimensionnalite/ Source: Data Analytics Post, ''Réduction de la dimensionnalité'']


[https://books.google.ca/books?id=VqaNE3iHD_sC&pg=PA179&lpg=PA179&dq=fl%C3%A9au+de+la+dimension&source=bl&ots=KK2xNXqMDk&sig=ACfU3U2W5xJZidSeNOdc-AInBk2lOHkpmw&hl=fr&sa=X&ved=2ahUKEwiqyfqgyP3hAhVKjlkKHRXYAbYQ6AEwE3oECCAQAQ#v=onepage&q=fl%C3%A9au%20de%20la%20dimension&f=false Source: Michel Delecroix, ''Le fléau de la dimension et ses parades'']
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Version du 20 mars 2025 à 14:47

Définition

Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de moindre dimension.

Compléments

Ici, il est utile de distinguer entre la dimension d'une données qui se rapporte au nombre d'attributs de chaque donnée d'un jeu de données et le concept de dimensionnalité qui est un concept technique plus abstrait qui se réfère à la nature multidimensionnelle et la complexité d'un jeu de données, d'un modèle, d'une représentation, d'un algorithme ou d'une méthode d'analyse.

Dans la pratique cette distinction est souvent inutile. Par exemple, dans la réduction de la dimension, le résultat est la réduction du nombre d'attributs donc de la dimension des données.


Le terme fléau de la dimensionnalité (curse of dimensionality) a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.

À mesure que la dimension augmente, les données disponibles deviennent rares et nécessitent une quantité toujours plus grande de données pour produire un résultat d'apprentissage statistiquement significatif.

La réduction de la dimension permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.

Français

fléau de la dimension

malédiction de la dimension

fléau de la haute dimension

fléau de la dimensionnalité

problème de la dimensionnalité

Anglais

curse of dimensionality

Sources

Wikipédia - Fléau de la dimension / malédiction de la dimension

IGI Global - What is Curse of Dimensionality

Source : Michel Delecroix, Le fléau de la dimension et ses parades