通常情况下，我们会显示三维图像或者只显示其相关特征，但是数据往往拥有超出显示能力的更多特征。数据显示并非大规模特征下的唯一难题，对数据进行简化还有以下的原因：
1、使得数据集更易使用；
2、将死很多算法的计算开销；
3、去除噪声；
4、使得结果易懂。
在已标注和未标注的数据上都有降维技术。这里我们主要关注的是未标注数据上的降维技术，该技术同时也可以应用于已标注的数据。
第一种降维方法称为主成分分析 （PCA）。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向；第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复，重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现，大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此，我们可以忽略余下的坐标轴，即对数据进行了降维处理。
另一种降维技术是因子分析 。在因子分析中，我们假设在观察数据的生成中有一些观察不到的隐变量。假设观察数据是这些隐变量和某些噪声的线性组合。那么隐变量的数据可能比观察数据的数目少，也就是说通过找到隐变量就可以实现数据的降维。因子分析已经应用于社会科学、金融及其他领域了。
还有一种降维技术就是独立成分分析（ICA）。ICA假设数据使用N个数据源生成的，这一点和因子分析有些类似。假设数据为多个数据源的混合观察结果，这些数据源之间在统计上是相互独立的，而在PCA中只假设数据是不相关的。同因子分析一样，如果数据源的数目少于观察数据的数目，则可以实现降维过程。
在上述3中降维技术中，PCA的应用目前最为广泛。