Boyut azaltma veya boyut küçültme , verilerin yüksek boyutlu bir alandan düşük boyutlu bir alana dönüştürülmesidir, böylece düşük boyutlu temsil, orijinal verilerin bazı anlamlı özelliklerini, ideal olarak içsel boyutuna yakın tutar . Yüksek boyutlu alanlarda çalışmak birçok nedenden dolayı istenmeyebilir; ham veriler genellikle boyutsallığın lanetinin bir sonucu olarak seyrektir ve verilerin analizi genellikle hesaplama açısından zordur (kontrol etmesi veya başa çıkması zordur). Boyut azaltma, sinyal işleme gibi çok sayıda gözlem ve/veya çok sayıda değişkenle ilgilenen alanlarda yaygındır .konuşma tanıma , nöroinformatik ve biyoinformatik . Yöntemler genellikle doğrusal ve doğrusal olmayan yaklaşımlara ayrılır. Yaklaşımlar, özellik seçimi ve özellik çıkarma olarak da ayrılabilir . Boyut azaltma, gürültü azaltma , veri görselleştirme , küme analizi için veya diğer analizleri kolaylaştırmak için bir ara adım olarak kullanılabilir .