数据处理、机器学习等领域的算法更容易出现维度诅咒。维度诅咒是数据维数增加导致数据环境下的特征空间会变大，数据就会变得稀疏，以至于想要计算出准确的结果所需的数量集会呈指数增长。并且基于数据处理和机器学习的算法通常是对相似属性的数据对象进行分析，因此受高纬度影响算法误差增加，导致算法的准确性下降。
维度诅咒出现的原因
1、高维空间具有反直觉的几何特性，与在二维或三维空间中可以观察到的特性相去甚远。
2、数据分析工具通常考虑到低维空间中的直观属性和示例，因此，当数据高维且更复杂时，再使用这些工具，很可能得出错误的结论。
维度诅咒的处理方式
1、降维
降维是一种在不改变变量信息的情况下，将高维变量转化为低维变量的方法。为了克服维度诅咒问题，降维通过一组主要特征来减少特征空间。降维不包含额外的变量，这样就能使机器学习算法的数据分析更容易。
2、主成分分析（PCA）
常见的降维算法，它将将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。
3、正则化
维数诅咒的问题来自于不稳定的参数估计，因此，正则化这些估计将有助于参数做出正确的估计。
