Viitataan alla olevaan kohtaan ja vastataan kysymykseen sen jälkeen samalla kielellä kuin kohtaa:  Passage: Toinen komplikaatio LDA:n ja Fisherin diskriminoinnin soveltamisessa todellisiin tietoihin tapahtuu, kun kunkin näytteen mittausten lukumäärä (eli kunkin tietovektorin ulottuvuus) ylittää kunkin luokan näytteiden määrän. Tässä tapauksessa covarianssiarvioinnilla ei ole täydellistä asemaa, joten niitä ei voida kääntää. On olemassa useita tapoja käsitellä tätä. Yksi on käyttää pseudo-inverssi tavanomaisen matrix-inverssin sijasta edellä olevissa kaavoissa. Numerinen vakaus voidaan kuitenkin saavuttaa siten, että ongelma ensin projisoidaan  Kysymys: Minkä tyyppinen inversi on ehdotettu standardin matrix-inverssi?
pseudoinverssi