Místo zmenšování celé kovarianční matice směrem k pevnému cíli nelineární zmenšování zachovává vzorkové vlastní vektory a vlastní hodnoty se zmenší jednotlivě pomocí nelineárního zobrazení. To přímo řeší hlavní problém ve vysokých dimenzích.