GSVD met-il en œuvre toutes les techniques multivariées linéaires?

Je suis tombé sur l'article d' Hervé Abdi sur la SVD généralisée. L'auteur a mentionné:

Le SVD généralisé (GSVD) décompose une matrice rectangulaire et prend en compte les contraintes imposées aux lignes et aux colonnes de la matrice. Le GSVD donne une estimation généralisée pondérée des moindres carrés d'une matrice donnée par une matrice de rang inférieur et, par conséquent, avec un choix adéquat des contraintes, le GSVD met en œuvre toutes les techniques multivariées linéaires (par exemple, corrélation canonique, analyse discriminante linéaire, analyse de correspondance, PLS -régression).

Je me demande comment le GSVD est lié à toutes les techniques multivariées linéaires (par exemple, corrélation canonique, analyse discriminante linéaire, analyse de correspondance, régression PLS).

La section 4.1 de l'article décrit ce que les matrices, M et W, doivent être pour que la SVD généralisée produise des résultats comparables à l'analyse des correspondances. L'auteur cite également sa référence # 3 pour expliquer comment la SVD généralisée peut produire des résultats comparables aux autres méthodes multivariées mentionnées.