Anstatt die gesamte Kovarianzmatrix auf ein festes Ziel zu schrumpfen, behält die nichtlineare Schrumpfung die Stichproben-Eigenvektoren bei und schrumpft die Eigenwerte einzeln mit einer nichtlinearen Abbildung. Dies behebt direkt das Hauptproblem in hohen Dimensionen.