Rilate al la suba trairejo 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 de provaĵoj en ĉiu klaso. En tiu kazo, la kovariancaj taksoj ne havas plenan rangon, kaj tiel ne povas esti inversigitaj. Ekzistas kelkaj manieroj trakti tion. Unu estas uzi pseŭdo inversan anstataŭ la kutima matrica inversa en la supre formulitaj formuloj. Tamen, pli bona nombra stabileco povas esti atingita unue projekciante la problemon sur la subspacon etenditan per Demando: Kian specon de inversa estas proponita super la norma matrica inversa?
pseŭdo inversa