Vt allpool toodud lõik ja vasta sellele küsimusele hiljem sama keeles kui lõik:  Ülekandmine: Teine komplikatsioon LDA ja Fisheri diskrimineeriva rakendamisel reaalsete andmete puhul tekib siis, kui iga proovi mõõtmiste arv (st iga andmevektori dimensionaalsus) ületab iga klassi proovi arvu. Sellisel juhul ei ole kovariantsi hinnangutel täielikku järku ja seega ei saa neid ümber pöörata. Sellega saab tegeleda mitmel viisil. Üks on kasutada pseudo-inverssi tavalise maatriks-inverssi asemel eespool toodud valemites. Paremat numbrilist stabiilsust võib siiski saavutada, kui probleem esmalt projitseeritakse alaruumile, mida hõlmavad  Küsimus: Millist tüüpi inversi soovitakse standardse maatrikside inversi asemel?
pseudo-inversne