मैं सामान्यीकृत SVD के बारे में Hervé Abdi के लेख पर आया था । लेखक ने उल्लेख किया:
सामान्यीकृत एसवीडी (जीएसवीडी) एक आयताकार मैट्रिक्स को विघटित करता है और पंक्तियों और मैट्रिक्स के स्तंभों पर लगाए गए अवरोधों को ध्यान में रखता है। GSVD एक निचली श्रेणी के मैट्रिक्स द्वारा दिए गए मैट्रिक्स का भारित सामान्यीकृत कम से कम वर्ग अनुमान देता है और इसलिए, बाधाओं की पर्याप्त पसंद के साथ, GSVD सभी रैखिक बहुभिन्नरूपी तकनीकों (जैसे, विहित प्रवीणता, रैखिक विवेचक विश्लेषण, पत्राचार विश्लेषण, PLS) को लागू करता है। -regression)।
मैं सोच रहा हूं कि कैसे जीएसवीडी सभी रैखिक बहुभिन्नरूपी तकनीकों (जैसे, विहित सहसंबंध, रैखिक विवेचक विश्लेषण, पत्राचार विश्लेषण, पीएलएस-प्रतिगमन) से संबंधित है।