Reduced-Rank Regression
CCAで見つけた上位m個の正準方向だけを使って多出力回帰を行う手法。予測しにくい方向を切り捨てることで分散を削減する。ランクmの制約付き多変量回帰問題として定式化される。m=M(全方向)のとき独立最小二乗法と一致する。
「予測しにくい出力方向を切り捨てる縮小ランク回帰」