Lásd az alábbi szakaszt, majd válaszolj a kérdésre ugyanabban a nyelven, mint a szakasz:  Áthaladás: Egy másik komplikáció az LDA és Fisher diszkrimináns alkalmazásában a valós adatokra akkor fordul elő, amikor az egyes minták méréseinek száma (azaz az egyes adatvektorok dimenzionalitása) meghaladja az egyes osztályok mintáinak számát. Ebben az esetben a kovariánsság-becslések nem rendelkeznek teljes rangsorral, és így nem lehet megfordítani őket. Számos módja van annak, hogy ezzel foglalkozzunk. Az egyik az, hogy a fenti képletekben a szokásos mátrix inverz helyett egy ál-inverzt használunk. Azonban jobb numerikus stabilitást lehet elérni azáltal, hogy először a problémát a  Kérdés: Milyen típusú inverz javasolt a standard mátrix inverznél?
pseudo inverz