Một sự phức tạp khác trong việc áp dụng LDA và phân biệt của Fisher cho dữ liệu thực xảy ra khi số lượng đo của mỗi mẫu (tức là chiều của mỗi vector dữ liệu) vượt quá số lượng mẫu trong mỗi lớp. Trong trường hợp này, ước tính đồng biến không có thứ hạng đầy đủ, và do đó không thể đảo ngược. Có một số cách để giải quyết vấn đề này. Một là sử dụng một nghịch đảo giả thay vì nghịch đảo ma trận thông thường trong các công thức trên. Tuy nhiên, ổn định số tốt hơn có thể đạt được bằng cách đầu tiên chiếu vấn đề vào không gian con trải dài bởi Câu hỏi
giả đảo ngược