Внедряет ли GSVD все линейные многомерные методы?

15

Я наткнулся на статью Эрве Абди об обобщенном СВД. Автор упомянул:

Обобщенный SVD (GSVD) разбивает прямоугольную матрицу и учитывает ограничения, накладываемые на строки и столбцы матрицы. GSVD дает взвешенную обобщенную оценку наименьших квадратов данной матрицы с помощью матрицы более низкого ранга и, следовательно, при адекватном выборе ограничений GSVD реализует все линейные многомерные методы (например, каноническая корреляция, линейный дискриминантный анализ, анализ соответствия, PLS -regression).

Мне интересно, как GSVD связан со всеми линейными многомерными методами (например, каноническая корреляция, линейный дискриминантный анализ, анализ соответствия, PLS-регрессия).

MYaseen208
источник

Ответы:

2

Раздел 4.1 статьи описывает, какими должны быть матрицы M и W для обобщенного SVD, чтобы получить результаты, сопоставимые с анализом соответствия. Автор также цитирует свою ссылку № 3, чтобы объяснить, как обобщенный SVD может дать результаты, сопоставимые с другими упомянутыми многомерными методами.

М. Зак
источник
3
Я поставил этот вопрос в закладки очень давно. Мне было бы очень интересно увидеть четкий и самостоятельный ответ, который может послужить ссылкой в ​​будущем. Как вы думаете, вы можете сделать это?
ЧЛ