En lugar de reducir toda la matriz de covarianza hacia un objetivo fijo, la reducción no lineal mantiene los vectores propios de la muestra y reduce los valores propios individualmente con un mapa no lineal. Esto soluciona directamente el principal problema en dimensiones altas.