Rigardu la malsupran trairejon kaj poste respondu la demandon poste en la sama lingvo kiel la trairejo:  Trairejo: Alia komplikaĵo en aplikado de LDA kaj la diskriminanto de Fisher al realaj datumoj okazas kiam la nombro de mezuradoj de ĉiu provaĵo (t.e., la dimensio de ĉiu datenvektoro) superas la nombron da provaĵoj en ĉiu klaso. En tiu kazo, la kovarianco taksoj ne havas plenan rangon, kaj tiel ne povas esti inversigita. Ekzistas pluraj manieroj trakti tion. Unu estas uzi pseŭdon inversa anstataŭ la kutima matrico inversa en la supra formuloj. Tamen, pli bona nombra stabileco povas esti atingita unue projekciante la problemon sur la subspaco etendita per  Demando: Kian tipon de inverso estas sugestita super la norma matrico inversa?
pseŭdo inversa