。然而，不相关（“噪声”）维度也如期望一样会减少相反项，在时间序列分析中，数据一般都是高维的，只要信噪比足够高的话，其距离函数也同样能够可靠地工作。
"k"近邻分类.高维度在距离函数的另一个影响例子就是"k"近邻（"k"-NN）图，该图使用一些距离函数从构造。当维度增加时，"k"-NN有向图的入度分页将会向右倾斜，从而导致中心的出现，很多的数据实例出现在其他许多实例（比预期多得多）的"k"-NN列表中。这一现象对很多技术，如分类（包括最近邻居法、，和聚类分析都有很大的影响。，同时它