การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงแคนอนิกแบบปรับปรุง (Regularized canonical correlation analysis)เป็นวิธีการใช้การถดถอยแบบริดจ์ (Ridge regression)เพื่อแก้ ปัญหา ความไม่ต่อเนื่องในเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมไขว้ของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงแคนอนิกโดยการแปลงและเป็นและ จะทำให้มั่นใจได้ว่าเมทริกซ์ข้างต้นจะมี เมทริกซ์ผกผันที่เชื่อถือได้ ${\displaystyle \ชื่อผู้ดำเนินการ {cov} (X,X)}$${\displaystyle \operatorname {cov} (Y,Y)}$${\displaystyle \ตัวดำเนินการ {cov} (X,X)+\lambda I_{X}}$${\displaystyle \ตัวดำเนินการ {cov} (Y,Y)+\lambda I_{Y}}$

แนวคิดนี้อาจย้อนกลับไปถึงงานตีพิมพ์ของHrishikesh D. Vinod ในปี 1976 ซึ่งเขาเรียกว่า "สันแคนอนิก" ^{[ 1 ] [ 2 ]} มีการเสนอแนะให้ใช้ในการวิเคราะห์ ข้อมูล การถ่ายภาพประสาทเชิงฟังก์ชัน เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวมักจะเป็นข้อมูลเอกพจน์^{[ 3 ]} เป็นไปได้ที่จะคำนวณเวกเตอร์แคนอนิกแบบปรับค่าในพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า^{[ 4 ]}