Au lieu de réduire l'ensemble de la matrice de covariance vers une cible fixe, le rétrécissement non linéaire conserve les vecteurs propres de l'échantillon et réduit les valeurs propres individuellement avec une carte non linéaire. Cela résout directement le principal problème dans les dimensions élevées.