Consulte a seguinte pasaxe e, a continuación, conteste a seguinte pregunta na mesma lingua que a pasaxe:  Outra complicación na aplicación do discriminante de LDA e Fisher a datos reais ocorre cando o número de medicións de cada mostra (é dicir, a dimensionalidade de cada vector de datos) supera o número de mostras en cada clase. Neste caso, as estimacións de covarianza non teñen rango completo e, polo tanto, non se poden inverter. Hai varias maneiras de tratar con isto. Unha é usar un pseudo inverso no lugar do inverso de matriz habitual nas fórmulas anteriores. Non obstante, pódese conseguir unha mellor estabilidade numérica proxectando primeiro o problema no subespazo abarcado por  Pregunta: Que tipo de inverso se suxire sobre o inverso de matriz estándar?
pseudo inverso