Consulteu el passatge següent i responu a la pregunta posteriorment en el mateix idioma que el passatge:  Passatge: Una altra complicació en l'aplicació de LDA i el discriminant de Fisher a dades reals es produeix quan el nombre de mesures de cada mostra (és a dir, la dimensionalitat de cada vector de dades) supera el nombre de mostres en cada classe. En aquest cas, les estimacions de covariància no tenen rang complet, i per tant no es poden invertir. Hi ha diverses maneres de fer-ho. Una és utilitzar una pseudo inversa en lloc de la inversa matriu habitual en les fórmules anteriors. No obstant això, es pot aconseguir una millor estabilitat numèrica projectant primer el problema en el subespai que abasta  Pregunta: Quin tipus d'inversa es suggereix sobre l'inversa de matriu estàndard?
pseudo inversa