Проблема занижения оценки внутренней размерности облака точек

Подписчик в комментариях указал на важную проблему популярных алгоритмов оценки внутренней размерности облака точек, за что ему большое спасибо! Выяснилось, что при большой истинной размерности облака они дают систематически заниженную оценку этой размерности. При чем чем больше настоящая размерность, тем сильнее занижается оценка. Я решила проверить это и навайбкодила ноутбук, в котором генерируются облака точек, равномерно заполняющие n-мерные шары: https://colab.research.google.com/drive/1kIRin8sBBNQDFvruXWITU3i5kL7x7Zww?usp=sharing Краткие результаты: - При размерности такого шара 10 и количестве точек 2000, три алгоритма оценки размерности (PHD, TwoNN и MLE) дают что-то между 8.5 и 9, то есть занижают незначительно. А вот при размерности 100, PHD уже даёт оценку в 64, а TwoNN и MLE и вовсе около 50, то есть оценка занижена в целых два раза (см. рис. 1). - Увеличение количества точек в шаре может помочь подтянуть оценку к истинной, но, похоже, что для этого увеличивать их количество нужно экспоненциально с ростом размерности. Интересные выводы, и вообще даже странно, что раньше я не знала о таком явлении. Или знала, но забыла? 😅 Честно говоря, мозг от вайбкодинга уже совсем потек, так что ничего не могу сказать с уверенностью 😅 В любом случае, надеюсь, что эта инфа будет полезна всем, кто интересуется внутренней размерностью и т.д. P S В случае любых ошибок в ноутбуке - все претензии к Клоду 😍 #эксперимент #наука