Eine Möglichkeit, damit umzugehen, besteht darin, Clustering für das Dataset durchzuführen und den Kernel mit den Mitteln dieser Cluster zu füllen. Da auch dieses Verfahren ein relativ großes K ergeben kann, ist es üblich, nur die oberen P-Eigenwerte zu berechnen und die Eigenvektoren der Eigenwerte werden auf diese Weise berechnet.