يعاني تعلم الالة من كمية المعلومات الكثيرة التي يجب علي الموديل أن يتعلمها ، وذلك لان كمية البيانات التي تدخل الى النظام كبيره للغاية، وهذا قد يستغرق اسابيع وربما شهور لو تركنا حجم البيانات الأصلية كما هي، بالاضافة الى أن معظم هذة البيانات تكون غير هامة وتركها قد يسبب نتائج سيئة، لذلك لجأ العلماء الي طرق كثيرة لتخفيض حجم البيانات وترك المهم منها فقط. التجميع المكاني أو كما يعرف ايضا ب اخذ عينات فرعية subsampling أو الاختزال downsampling يقوم بتقليص الأبعاد لكل خريطة خصائص مع اعتبار الإبقاء