model op• Datenarten: shapemodel → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model); aus dem Register: opsshapestat.get("shape_explained_variance"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
各主成分の寄与率(合計 1)。→ `(k,)`。
式: `variance / total_variance。分母は model["total_variance"](shape_pca`
が全特異値から計算した総分散)で、無ければ `variance.sum()`。
• `model: shape_pca の返り値。必須キーが無ければ ValueError`。
• 返り値: `(k,) float64、各要素は [0, 1]。shape_pca(n_components=0)`
(全成分)なら合計は 1。**`n_components` で打ち切ったモデルでは合計が 1 未満**
になる(切り捨てた成分の分だけ足りない)―― 「上位 k 本でどれだけ説明できるか」
を読むにはむしろその方が正しい。
• 総分散が 0(全個体が同じ形)なら全要素 0 を返す(0 除算にしない)。
`shape_pca の分散は標本分散(K-1` で割る)なので、個体数が少ないと
固有値の絶対値は膨らむが、比であるこの量は影響を受けにくい。累積和
(`cumsum)で「99 % に何本要るか」を決め、shape_mahalanobis の cumulative`
や `shape_synthesize の n_modes` に渡す。
• Leitfaden zur Familie shape_statistics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal als Eingabe)model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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