Я натрапив на статтю Ерве Абді про узагальнену СВД. Автор згадав:
Узагальнений SVD (GSVD) розкладає прямокутну матрицю і враховує обмеження, накладені на рядки та стовпці матриці. GSVD дає зважену узагальнену оцінку найменшого квадрату даної матриці матрицею нижчого рангу, а тому, при адекватному виборі обмежень, GSVD реалізує всі лінійні багатоваріантні методи (наприклад, канонічну кореляцію, лінійний дискримінантний аналіз, аналіз кореспонденції, PLS -регресія).
Мені цікаво, як GSVD пов'язаний з усіма лінійними багатофакторними методами (наприклад, канонічною кореляцією, лінійним дискримінантним аналізом, кореспонденційним аналізом, PLS-регресією).