Каждый раз, когда мы добавляем функцию в наш набор данных, мы добавляем измерение. Чем больше измерений мы добавляем, тем дальше отстоят наши известные точки дат. Это означает, что в знании алгоритма есть пробелы. Если алгоритм пытается классифицировать новый фрагмент данных, который отображается в области пробела, ему будет трудно классифицировать его.
Другими словами, чем больше у нас измерений, тем больше данных мы будем необходимость. Есть приемы, которым мы научимся позже, чтобы попытаться уменьшить количество функций, например, анализ главных компонентов. Для примера акустической эмиссии в день 0 мы взяли две функции и объединили их в одну. Мы сказали, что частота рассчитывается по продолжительности.
