躲进越来越空旷的角落

寻宝人阿木要在屋里找颗珠子。屋子只是一道长廊时，他伸手就摸着。变成一间厅，得稍微翻翻。可法师不停给屋子加墙、加层：三维、四维……一直加到一百维。珠子还在，规矩没变，怪事来了——屋子空得吓人，绝大多数的空都贴着外墙，正当中几乎没地方；随便两点间的距离都差不多远，『挨得近』这话没了意思；而要让珠子身边的『邻居』够用，要的屋子比天上的星还多。阿木叹气：『东西没丢，是我再够不着它了——维度把一切都稀释了。』

揭示

这则故事想说的概念是：维度灾难（Curse of Dimensionality）。

英文定义（Curse of Dimensionality）：The phenomenon whereby the volume and geometric properties of high-dimensional spaces behave counter-intuitively — most points lie near the boundary, distances between pairs concentrate, and data become extremely sparse — making learning, search, and estimation rapidly harder as dimension grows.

它属于哪个领域：数学 / 机器学习（Mathematics / Machine Learning）

维度灾难指高维空间中几何性质反直觉地恶化：体积指数膨胀，数据点几乎全挤在边界，任意两点距离趋于接近（『距离集中』），样本极度稀疏。它让最近邻、聚类、密度估计与机器学习模型在高维下失效或需海量数据。降维、正则化与特征选择，本质上都是在对抗这场『稀释』。

故事里的隐喻对应什么

• 屋子加到一百维，空得吓人 → 高维体积指数膨胀
• 绝大多数的空都贴着外墙 → 质量集中于边界，内部稀薄
• 随便两点距离都差不多远 → 距离集中，近邻失效
• 要的屋子比天上的星还多 → 样本稀疏 ⇒ 学习/估计变难