Implementiert GSVD alle linearen multivariaten Techniken?

Ich bin auf den Artikel von Hervé Abdi über generalisierte SVD gestoßen. Der Autor erwähnte:

Die generalisierte SVD (GSVD) zerlegt eine rechteckige Matrix und berücksichtigt Einschränkungen, die den Zeilen und Spalten der Matrix auferlegt sind. Die GSVD liefert eine gewichtete verallgemeinerte Schätzung der kleinsten Quadrate einer gegebenen Matrix durch eine Matrix mit niedrigerem Rang, und daher implementiert die GSVD mit einer angemessenen Auswahl der Einschränkungen alle linearen multivariaten Techniken (z. B. kanonische Korrelation, lineare Diskriminanzanalyse, Korrespondenzanalyse, PLS) -Regression).

Ich frage mich, wie die GSVD mit allen linearen multivariaten Techniken zusammenhängt (z. B. kanonische Korrelation, lineare Diskriminanzanalyse, Korrespondenzanalyse, PLS-Regression).

In Abschnitt 4.1 des Artikels wird beschrieben, welche Matrizen M und W für die generalisierte SVD erforderlich sind, um mit der Korrespondenzanalyse vergleichbare Ergebnisse zu erzielen. Der Autor zitiert auch seine Referenz # 3, um zu erklären, wie die generalisierte SVD zu Ergebnissen führen kann, die mit den anderen erwähnten multivariaten Methoden vergleichbar sind.