Riferirsi al passaggio seguente e rispondere alla domanda successiva nella stessa lingua del passaggio:  Passaggio: Un'altra complicazione nell'applicare LDA e il discriminante 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 grado completo e quindi non possono essere invertite. Ci sono diversi modi per affrontare questo problema. Uno è quello di utilizzare un pseudo inverso invece del solito inverso di matrice nelle formule di cui sopra. Tuttavia, una migliore stabilità numerica può essere ottenuta proiettando prima il problema sul sottospazio di  Domanda: Che tipo di inverso è suggerito rispetto all'inverso della matrice standard?
pseudo inverso