LDAとフィッシャー判定数を実際のデータに適用する際のもう一つの複雑性は,各サンプル (すなわち,各データベクトルの次元性) の測定数が各クラスのサンプル数を上回るときに発生する.この場合,共変数推定は完全なランクを持っていないため,逆算することはできません.これに対処する方法はいくつかあります.一つは,上記の式で通常の行列逆数ではなく,擬似逆数を使用することです.しかし,よりよい数値安定性は,最初に問題を標準行列逆数にわたって投影することによって達成することができます.質問:標準行列逆数に比べて,どのような種類の逆数が提案されていますか?
偽逆数