LDA:n ja Fisherin diskriminoijan soveltamisessa todellisiin tietoihin ilmenee toinen komplikaatio, kun kunkin näytteen mittausten määrä (eli kunkin tietovektorin ulottuvuus) ylittää kunkin luokan näytteen määrän. Tässä tapauksessa kovarianssiarviointien arvo ei ole täysi, joten niitä ei voi kääntää. On olemassa useita tapoja käsitellä tätä. Yksi tapa on käyttää pseudo-inverssiä tavanomaisen matriisinverssin sijasta edellä olevissa kaavoissa. Kuitenkin parempaa numeerista vakautta voidaan saavuttaa ensin projisoimalla ongelma alatilalle, jonka kattaa kysymys: Minkä tyyppinen inversi ehdotetaan vakiomatriisinverssin yli?
pseudoinverssi