shape_explained_variance — SHAPESTAT `model` op

• 資料種類:shapemodel → signal

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model)(要直接呼叫實作,import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model);從台帳取用則 opsshapestat.get("shape_explained_variance"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

詳細使用指南

• shape_statistics 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `signal` 作為輸入)

shape_reconstruct

同類別(`model`)

shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize

*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

shape_explained_variance — SHAPESTAT model op

用法