En anden komplikation ved anvendelse af LDA og Fishers diskriminant på reelle data opstår, når antallet af målinger af hver prøve (dvs. dimensionen af hver datvektor) overstiger antallet af prøver i hver klasse. I dette tilfælde har kovariancekvoter ikke fuld rang, og kan derfor ikke inverteres. Der er en række måder at håndtere dette på. En af dem er at bruge en pseudo inverse i stedet for den sædvanlige matrix inverse i ovenstående formler. Imidlertid kan bedre numerisk stabilitet opnås ved først at projicere problemet på det delrum, der spænder over Spørgsmål: Hvilken type inverse foreslås over standardmatrix inverse?
pseudo-omvendt