Citește pasajul de mai jos și apoi răspunde la întrebarea de mai jos în aceeași limbă ca și pasajul:  Trecerea: O altă complicație în aplicarea discriminantului LDA și Fisher la date reale apare atunci când numărul de măsurători ale fiecărui eșantion (adică dimensionalitatea fiecărui vector de date) depășește numărul de eșantioane din fiecare clasă. În acest caz, estimările covarianței nu au rang complet și, prin urmare, nu pot fi inversate. Există mai multe modalităţi de a face faţă acestui lucru. Una este să folosim o pseudo inversă în loc de inversul obișnuit al matricei în formulele de mai sus. Cu toate acestea, o mai bună stabilitate numerică poate fi obținută prin proiectarea mai întâi a problemei pe subspațiul cuprins de  Întrebare: Ce tip de inversă este sugerat peste inversul matricei standard?
pseudo-invers