Lihatlah bagian di bawah ini dan kemudian jawab pertanyaan setelahnya dalam bahasa yang sama dengan bagian:  Passage: Komplikasi lain dalam menerapkan LDA dan diskriminan Fisher untuk data nyata 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 karenanya tidak dapat dibalik. Ada beberapa cara untuk menangani hal ini. Salah satunya adalah menggunakan pseudo inverse bukan inverse matriks biasa dalam rumus di atas. Namun, stabilitas numerik yang lebih baik dapat dicapai dengan pertama memproyeksikan masalah ke subspace yang mencakup  Pertanyaan: Jenis kebalikan apa yang disarankan atas kebalikan matriks standar?
pseudo terbalik