Große Datenmengen sind bei der Berechnung von ML-Algorithmen problematisch. Eine Lösung liegt in Dimensionsreduktionsverfahren wie der Linearen Diskriminanzanalyse (LDA), sie reduziert die Anzahl der Daten-Merkmale unter Berücksichtigung der vorhandenen Klassen Labels.