Un'altra complicazione nell'applicare il discriminante di LDA e di Fisher ai dati reali si verifica quando il numero di misurazioni di ogni campione (cioè la dimensionalità di ogni vettore di dati) supera il numero di campioni in ogni classe. In questo caso, le stime di covarianza non hanno un rango completo e quindi non possono essere invertite. Ci sono un certo numero di modi per affrontare questo. Uno è usare un pseudo inverso invece del solito inverso di matrice nelle formule di cui sopra. Tuttavia, una migliore stabilità numerica può essere raggiunta proiettando prima il problema sul sottospazio di Domanda: Che tipo di inverso è suggerito sull'inverso di matrice standard?
pseudo inverso