model op• Datenarten: shapemodel × points → measurement
• Aufruf: import shapestats; shapestats.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0) (oder opsshapestat.get("shape_mahalanobis"))
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モデルから見てその形がどれだけ異常か。→ float。
`sqrt(sum(score_i^2 / variance_i))` を先頭の何本かに限って足す。
★ 全成分を足してはいけない。 K 個体の群から出る主成分は K-1 本だが、
後ろのほうは分散が数値的なゼロまで落ちる。実測(K=12、N=80、真のモードは
2 本)の分散: ``3.2e-02, 5.6e-03, 4.0e-05, 6.7e-13, 9.7e-14, 9.9e-17, …,
1.0e-31``。この裾で割ると値が意味を失う:
========== =========== ==================
使う本数 群内の個体 0.5 の膨らみを注入
========== =========== ==================
1 0.428 1.821
2 0.885 2.617
3 1.035 18.134
5 1.373 1393035.060
11(全部) 46613.636 9.3e+13
========== =========== ==================
5 本で群内の個体が 1.37 なのに外れが 100 万、11 本では群内ですら 46614。
「異常度」ではなく「数値ゼロで割った回数」を測っている。
そこで既定は**累積寄与率 `cumulative`(0.99)までの成分だけ**を使う。
上の群では 2 本(0.99895)が選ばれ、群内 0.885 / 外れ 2.617 と素直に並ぶ。
`n_modes` を正の数で与えればその本数に固定する(比較のため本数を揃えたい
ときに使う)。どちらを使ったかで値が変わるので、報告するときは本数も一緒に。
• 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.
• (noch keine)
measurement als Eingabe)—
model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_explained_variance · 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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