Dimensionsreduktion bezeichnet mathematische Verfahren, mit denen hochdimensionale Werkstoffdaten (z.B. Spektren, Bilddaten, multivariate Messreihen) auf eine niedrigere Dimension abgebildet werden, wobei wesentliche Varianz oder Struktur erhalten bleibt. Typische Methoden sind PCA, t‑SNE oder UMAP. Sie dienen der Rauschreduktion, Merkmalsextraktion und Visualisierung komplexer Struktur‑Eigenschafts-Beziehungen, etwa in der Gefügeanalyse, Phasendiagnostik und werkstoffinformatischen Modellierung.