shape_explained_variance — SHAPESTAT model op

• データ種: shapemodel → signal

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model) (実装を直接呼ぶなら import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model)、台帳から引くなら opsshapestat.get("shape_explained_variance"))

使い方

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。

詳しい使い方ガイド

• shape_statistics ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

shape_reconstruct

同カテゴリ(model)

shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize

*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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