由于气象数据时间序列是典型的高维数据，为 了避免由于高维引起的挖掘算法性能急剧下降，即所谓的维度灾难(dimension curse)，挖掘 前需要进行维度选择，找出和降雨相关性强的维度，剔除和降雨不相关或影响小的维度以减 少序列维数。
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To overcome dimension curse of conditional probability matrix, casual rules in databases is converted to linear polynomial, which makes calculation simple.
为克服数据库因果关系条件概率矩阵维数灾，将因果关系转化为线性多项式，可使计算简便。
The accurate intrinsic dimension estimation also profit to select an appropriate neighborhood size in data processing for avoiding dimensionality curse.
并且，在数据处理过程中，准确的本征维数估计对选取合适的邻域大小有很大的帮助，可以避免“维数灾难”。
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