کاهش ابعاد یک تکنیک در علم داده و یادگیری ماشین است که به منظور ساده‌سازی داده‌ها و کاهش تعداد ویژگی‌ها یا ابعاد آن‌ها استفاده می‌شود. این روش به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها را بهتر شناسایی کنند و در عین حال از پیچیدگی‌های غیرضروری جلوگیری کنند. از جمله روش‌های رایج برای کاهش ابعاد می‌توان به تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و تجزیه و تحلیل خوشه‌ای اشاره کرد. این تکنیک‌ها به ویژه در کار با داده‌های بزرگ و پیچیده مفید هستند و می‌توانند به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین کمک کنند.