Eine Annahme im Maschinellen Lernen, die besagt, dass hochdimensionale reale Daten (z.B. Bilder) tatsächlich auf einer niedrigdimensionaler Struktur (Mannigfaltigkeit) innerhalb dieses hochdimensionalen Raumes liegen. Dies ist grundlegend für Techniken der Dimensionsreduktion und Repräsentationslernen.