For high-dimensional datasets (i.e. with number of dimensions more than 10), dimension reduction is usually performed prior to applying a K-nearest neighbors algorithm (k-NN) in order to avoid the effects of the curse of dimensionality.
Для наборов данных высокой размерности (т.е. с числом размерностей больше 10), снижение размерности обычно осуществляется перед применением метода k-ближайших соседей (англ. k-nearest neighbors algorithm, k-NN) с целью избежать эффект проклятия размерности.