Viige allpool olevale lõigule ja vastake sellele küsimusele samal keeles kui lõigule: Läbikäik: Teine komplikatsioon LDA ja Fisheri diskrimineeriva rakendamisel reaalsetele andmetele tekib siis, kui iga proovi mõõtmiste arv (st iga andmevektorite dimensionaalsus) ületab iga klassi proovide arvu. Sellisel juhul ei ole kovariantsi hinnangutel täielikku järku ja seega ei saa neid ümber pöörata. Sellega on mitmeid viise. Üks neist on kasutada tavalise maatrikside inversi asemel eespool toodud valemites pseudo-inverssi. Kuid paremat numbrilist stabiilsust võib saavutada, kui esmalt projitseerida probleemi allruumi, mida hõlmab küsimus: Millist tüüpi inversi soovitakse standardse maatrikside inversi suhtes?
pseudo-inversne