Cross decomposition

交叉分解模块包含两个主要算法：偏最小二乘（PLS）和典型相关分析（CCA）。

交叉分解算法找到两个矩阵（X和Y）之间的基本关系。他们是潜在变量的方法来建模在这两个空间的协方差结构。他们将尝试在X空间中找到解释Y空间中最大多维方差方向的多维方向。当预测变量的矩阵比变量具有更多的变量，以及X值之间存在多重共线性时，PLS回归特别适合。相反，在这些情况下，标准回归将失败。