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本文介绍了Kronecker协方差神经网络（KVNNs），这是一种时序图神经网络，通过Kronecker积解耦空间和时间依赖性，以改进时空数据分析，解决了像ST-PCA这样的传统方法的局限性。

研究表明，不同的表征学习目标能从心理测量数据中恢复出不同的潜在结构，其中对比学习目标增强了教师-儿童的检索能力，而基于PCA的方法则更好地保留了行为表型的组织结构。

提出PP-CPCANet，一种用于领域泛化的无协方差框架，其在Stiefel流形上学习全局正交基，并在四个基准数据集上实现了SOTA性能。

一篇关于主成分分析（PCA）的简短数学文章，解释了概念及其应用。