Referirse á pasaxe de abaixo e, a continuación, responder á pregunta posteriormente na mesma linguaxe que a pasaxe: Pasaxe: Outra complicación na aplicación de LDA e o discriminante de 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 unha serie de formas de tratar con isto. Unha é usar un pseudo inverso en vez do inverso de matriz habitual nas fórmulas anteriores. Con todo, a mellor estabilidade numérica pódese lograr primeiro proxectando o problema no subespazo abarcado por Pregunta: Que tipo de inverso se suxire sobre o inverso de matriz estándar?
pseudo inverso