O altă complicație în aplicarea LDA și discriminantului lui Fisher la date reale apare atunci când numărul de măsurători ale fiecărui eșantion (adică dimensionalitatea fiecărui vector de date) depășește numărul de eșantionuri din fiecare clasă. În acest caz, estimările covarianței nu au rang complet și, prin urmare, nu pot fi inversate. Există o serie de modalități de a face față acestui lucru.
pseudo-invers