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

各主成分的貢獻率(合計為 1)。→ (k,)。

公式: variance / total_variance。分母為 model["total_variance"](shape_pca 由全部奇異值算出的總變異數)，沒有則為 variance.sum()。

• model: shape_pca 的回傳值。缺少必需鍵則拋出 ValueError。

• 回傳值: (k,) float64，各元素在 [0, 1] 內。shape_pca(n_components=0) (全部成分)時總和為 1。對用 n_components 截斷的模型，總和小於 1 (少了被截掉的成分的那部分)—— 要讀「前 k 個能解釋多少」，這樣反而才是正確的。

• 總變異數為 0(所有個體形狀相同)時回傳全 0(不做除以 0 的運算)。

shape_pca 的變異數是樣本變異數(除以 K-1)，因此個體數少時特徵值的絕對值會膨脹，但作為比值的本量不易受影響。用累積和(cumsum)決定「達到 99 % 需要幾個」，再傳給 shape_mahalanobis 的 cumulative 或 shape_synthesize 的 n_modes。

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