Kitas komplikacija taikant LDA ir Fišerio diskriminuotoją realiems duomenims atsiranda, kai kiekvieno mėginio matavimų skaičius (t. y. kiekvieno duomenų vektoriaus matomumas) viršija kiekvienoje klasėje esančių mėginių skaičių. Šiuo atveju kovariancijos įvertinimai neturi pilnos eilės, todėl negali būti invertuojami. Yra keletas būdų, kaip su tuo susidoroti. Vienas iš jų yra naudoti pseudo inversiją vietoj įprastos matricos inversijos aukščiau pateiktuose formulėse. Tačiau geresnis skaitmeninis stabilumas gali būti pasiektas, pirmiausia projektuojant problemą į subspaciją, kurią apima klausimas: Koks inversijos tipas siūlomas standartinei matricos inversijai?
pseudo inversija