Komplikasi lain dalam menerapkan LDA dan diskriminan Fisher untuk data riil terjadi ketika jumlah pengukuran dari setiap sampel (yaitu, dimensi masing-masing vektor data) melebihi jumlah sampel di setiap kelas. Dalam hal ini, perkiraan kovarian tidak memiliki peringkat penuh, dan karena itu tidak dapat dibalikkan. Ada sejumlah cara untuk menangani hal ini. Salah satunya adalah dengan menggunakan pseudo inverse bukan inverse matriks biasa dalam rumus di atas. Namun, stabilitas numerik yang lebih baik dapat dicapai dengan pertama kali memproyeksikan masalah ke subruang yang dibentang oleh Pertanyaan: Jenis inverse apa yang disarankan atas inverse matriks standar?
pseudo terbalik