프록시 변수의 차원이 매우 크고 잠재 혼란 변수의 분포가 복잡한 경우, PCF 방법론의 성능을 높이기 위해 추가적인 접근이 필요합니다. 먼저, 비선형적인 관계를 고려하는 방법이 필요할 수 있습니다. 현재 PCF는 선형 매핑만을 다루고 있어서 비선형적인 상황에서는 잠재 변수를 식별하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 따라서 비선형적인 방법을 도입하여 더 복잡한 상황에서도 잠재 혼란 변수를 식별할 수 있도록 확장해야 합니다. 또한, PCF의 안정성을 향상시키기 위해 더 많은 샘플 데이터를 사용하거나 더 정교한 모델링 기법을 적용할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 사용하면 잠재 변수의 추정치의 분산을 줄일 수 있으며, 더 정교한 모델링 기법은 복잡한 분포를 더 잘 처리할 수 있습니다.