La réduction de dimension diminue le nombre de variables en conservant l'essentiel de l'information, pour visualiser, accélérer l'apprentissage ou limiter le bruit. Elle passe par l'extraction de nouvelles variables (ACP, t-SNE) ou par la sélection de variables existantes. Elle fait perdre de l'information et rend parfois l'interprétation plus difficile.