Az LDA és Fisher diszkriminánsa valós adatokra való alkalmazásában egy másik komplikáció akkor fordul elő, ha az egyes minták méréseinek száma (azaz az egyes adatvektorok dimenzionalitása) meghaladja az egyes osztályok mintáinak számát. Ebben az esetben a kovariánssági becsléseknek nincs teljes rangjuk, és ezért nem lehet visszafordítani őket. Számos módja van ennek kezelésére. 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 által átfogott résterületre vetítjük ki. Kérdés: Milyen típusú inverz javasolt a standard mátrix inverz felett?
pseudo inverz