¿GSVD implementa todas las técnicas multivariadas lineales?

Encontré el artículo de Hervé Abdi sobre SVD generalizada. El autor mencionó:

El SVD generalizado (GSVD) descompone una matriz rectangular y tiene en cuenta las restricciones impuestas en las filas y las columnas de la matriz. El GSVD proporciona una estimación de mínimos cuadrados generalizada ponderada de una matriz dada por una matriz de rango inferior y, por lo tanto, con una elección adecuada de las restricciones, el GSVD implementa todas las técnicas multivariadas lineales (por ejemplo, correlación canónica, análisis discriminante lineal, análisis de correspondencia, PLS -regresión).

Me pregunto cómo se relaciona el GSVD con todas las técnicas multivariadas lineales (por ejemplo, correlación canónica, análisis discriminante lineal, análisis de correspondencia, regresión PLS).

La sección 4.1 del artículo describe cuáles deben ser las matrices, M y W, para que la SVD generalizada produzca resultados comparables al análisis de correspondencia. El autor también cita su referencia # 3 para explicar cómo la SVD generalizada puede producir resultados comparables a los otros métodos multivariados mencionados.