次元削減
特徴抽出(英語版)とは、データを高次元の空間からより低次元の空間に変換することである。変換方法は主成分分析のように線形であるものもあるが、多くは非線形のアプローチである。多次元のデータに対しては、多重線形部分空間法(英語版)によって次元削減を行うことにより、テンソル表現(英語版)を利用できる。
t分布型確率的近傍埋め込み法(英: t-SNE)は、高次元データセットの可視化に有用な非線形の次元削減手法である。 必ずしも密度や距離が保存されるわけではないため、クラスタリングや外れ値の検出といった用途には推奨されない。