据我所知，您的问题的答案是否定的。关于寻找不同变量的相关性，它们的工作方式相同。它们都捕获线性关联，而不捕获非线性关联。它们之间的区别主要在于数值计算，这使得 SVD 比传统的 PCA 更方便。我建议看看这个答案和这个解释。

最后，让我们讨论一下使用 SVD 的数值优势。在计算机上实际计算 PCA 的基本方法是直接执行的特征值分解。事实证明，这样做会引入一些潜在的严重数值问题，这些问题可以通过使用 SVD 来避免。$X^TX$