Trong lý thuyết học thống kê, còn gọi là lý thuyết học tính toán, chiều VC (viết tắt của chiều Vapnik–Chervonenkis) là một độ đo của khả năng phân loại của các thuật toán học máy. Nó được định nghĩa là lực lượng của tập hợp lớn nhất bị phá vỡ bởi thuật toán. Đây là một khái niệm cốt lõi trong lý thuyết Vapnik–Chervonenkis, đưa ra bởi Vladimir Vapnik và Alexey Chervonenkis.Nói một cách đơn giản, khả năng phân loại của một thuật toán chính là độ phức tạp của thuật toán đó. Chẳng hạn xét thuật toán dựa trên dấu của đa thức bậc cao như sau: nếu giá trị của đa thức tại dữ liệu vào là dương thì thuật toán đưa ra kết quả dương tính, nếu giá trị đa thức là âm thì thuật toán đưa ra kết quả âm tính. Một đa thức có bậc càng cao thì càng có khả năng đổi dấu ở nhiều chỗ và càng phù hợp với dữ liệu hơn.