차원의 저주

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 항목(차원)이 너무 많아지면 데이터가 사방으로 흩어져 규칙을 찾기 어려워지는 문제.

실무 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 피처가 수백, 수천 개가 되면 같은 양의 데이터로는 공간 대부분이 텅 비어 모델이 일반화하기 어렵다. 거리 기반 방법의 성능이 떨어지므로 차원 축소나 피처 선택으로 줄이고, 필요한 데이터가 급증한다는 점을 계획에 반영한다.

전문 AI 사전

1. [명사] (통계/수학) 차원 d가 늘수록 공간의 부피가 지수적으로 커져 같은 밀도를 유지하려면 표본이 지수적으로 필요하다. 고차원에서는 점들 사이 거리가 서로 비슷해져 최근접 이웃이 의미를 잃고 거리 집중 현상이 일어난다.

관용구/함께 쓰는 말

• 차원 축소 — 정보를 최대한 남기면서 피처 수를 줄이는 일.
• 거리 집중 — 고차원에서 모든 점 사이 거리가 비슷해지는 현상.

쉬운 비유

한 줄에 점 열 개면 빽빽하지만 같은 점 열 개를 넓은 방 전체에 뿌리면 서로 멀리 떨어져 쓸쓸해진다. 차원이 늘수록 방이 훨씬 커진다.

예문

• 피처가 2천 개인데 샘플이 5백 개뿐이라 차원의 저주가 심하다.
• 고차원에서는 유클리드 거리가 구분력을 잃어 KNN 성능이 떨어진다.
• 주성분 분석으로 차원을 줄여 차원의 저주를 완화했다.

헷갈리는 용어 비교

과적합

차원의 저주는 피처 수가 많아 데이터가 부족해지는 구조적 문제이고, 과적합은 그 결과로 모델이 학습 데이터에만 맞춰지는 현상이다. 차원이 높을수록 과적합이 생기기 쉽다.

맞춤법/표기법

바른 표기

차원의 저주

원어

curse of dimensionality

다른 이름

차원 저주, 고차원의 저주, curse of dimensionality

참고

수학자 리처드 벨먼이 붙인 이름이다. 저주는 curse의 번역이다.

관련어

마지막 확인 2026-10-15
뜻풀이는 학습용 참고 자료입니다.