次元の呪いとは、機械学習モデルの特徴量、すなわち次元の数が増加することによって、モデルの訓練や予測の精度維持が極めて困難になる現象を指します。

この現象の根本的な問題は、高次元空間においてデータが指数関数的に希薄になってしまう疎性にあります。

例えば、データ空間が一つの特徴量で定義される一次元であれば、点を打つべき領域は線状ですが、これが数十、数百といった高次元になると、その空間の体積は爆発的に拡大します。結果として、データ点の分布が散逸し、データ密度が極端に低下します。

データが疎になると、モデルは汎化性能を獲得するために必要なデータ量が天文学的に増加し、現実的な計算リソースや時間では対応できなくなります。

また、データ点間の距離に基づいた類似性の評価（例：最近傍探索）が困難になり、さらに学習データ特有のノイズまで過度に学習してしまう過学習を引き起こしやすくなります。

この問題に対処するためには、主成分分析 (PCA)や特徴選択といった次元削減の手法が不可欠となります。