Verwys na die gedeelte hieronder en beantwoord dan die vraag daarna in dieselfde taal as die gedeelte:  Passage: Nog 'n komplikasie in die toepassing van LDA en Fisher se diskriminant op werklike data kom voor wanneer die aantal metings van elke monster (dws die dimensionaliteit van elke data-vektor) die aantal monsters in elke klas oorskry. In hierdie geval het die kovariansie skattings nie volle rang nie, en kan dus nie omgekeer word nie. Daar is 'n aantal maniere om dit te hanteer. Een daarvan is om 'n pseudo-omgekeerde te gebruik in plaas van die gewone matriks-omgekeerde in die bogenoemde formules. Beter numeriese stabiliteit kan egter bereik word deur eers die probleem te projekteer op die deelruimte wat deur  Vraag: Watter tipe omgekeerde word voorgestel oor die standaard matriks omgekeerde?
pseudo-omgekeerde