shape_explained_variance — SHAPESTAT `model` op

• 데이터 종류: shapemodel → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("shape_explained_variance"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• shape_statistics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

shape_reconstruct

같은 카테고리(`model`)

shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize

*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

shape_explained_variance — SHAPESTAT model op

사용법