یا (Dimension reduction) به فرایند کاستن و کم‌کردن از تعداد و مورد نیاز برای و بررسی مسائل مطرح در ، ، ، ، و بسیاری از شاخه‌های و نوین اطلاق می‌شود.
 در ادبیات تحلیل‌های چند متغیری اساساً به روش‌هایی که برای کاهش ابعاد استفاده می‌شود، روش‌های محوری یا روش‌های هندسی گفته می‌شود. کاهش ابعاد به دو دسته انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی تقسیم می‌شود.
در انتخاب ویژگی که در فضای اندازه‌گیری انجام می‌شود هدف پیدا کردن ویژگی‌های مطلوب از بین کل ویژگی‌های موجود است در حالی در استخراج ویژگی هدف انتقال ویژگی‌های انتخاب شده از فضای با ابعاد بیشتر به فضای با ابعاد کمتر و تعداد متغیرهای کمتر می‌باشد.
 در این نگرش به دنبال زیرمجموعه‌ای از متغیرهای اصلی مسئله (که ویژگی یا خصوصیت نیز نامیده می‌شوند.) هستیم که بتواند به درستی نمونه‌های مسئله را از هم تفکیک کند.
 مقالهٔ اصلی: استخراج ویژگی (به : ) فرایندی است که در آن داده‌ها در فضای با بعد بالا به فضای با بعد کمتر نگاشت می‌شوند. این نگاشت می‌تواند خطی (مانند روش ) یا غیر خطی باشد.
 مقالهٔ اصلی: یکی از خصوصیات مسائل طبقه‌بندی یا رگرسیون و به این معنی است که فضای ویژگی با ابعاد زیادتر باعث ایجاد تعداد زیادتری از پارامترها می‌شود که بایستی تخمین زده شود. در نتیجه با افزایش تعداد پارامترها احتمال Over fitting در مدل نیاز تقویت می‌شود. یعنی بهترین تعمیم کارایی زمانی حاصل می‌شود که زیر مجموعه‌ای از ویژگی‌های موجود بکار روند.
{"title": "تقلیل ابعاد", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%AA%D9%82%D9%84%DB%8C%D9%84_%D8%A7%D8%A8%D8%B9%D8%A7%D8%AF&oldid=31577760", "language": "fa"}