Invece di ridurre l'intera matrice di covarianza verso un obiettivo fisso, la riduzione non lineare mantiene gli autovettori del campione e riduce gli autovalori individualmente con una mappa non lineare. Questo risolve direttamente il problema principale nelle alte dimensioni.