。然而，最近的研究表明仅仅一些数量的维度不一定会必然导致该问题，因为相关的附加维度也能增加其相反项。另外，结果排序的方法仍然有助于辨别近处和远处的邻居。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