shape_explained_variance — SHAPESTAT `model` op

• 数据种类:shapemodel → signal

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model)(要直接调用实现,import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model);从台账取用则 opsshapestat.get("shape_explained_variance"))

用法

各主成分的贡献率(合计为 1)。→ (k,)。

公式: variance / total_variance。分母为 model["total_variance"](shape_pca 由全部奇异值算出的总方差)，没有则为 variance.sum()。

• model: shape_pca 的返回值。缺少必需键则抛出 ValueError。

• 返回值: (k,) float64，各元素在 [0, 1] 内。shape_pca(n_components=0) (全部成分)时总和为 1。对用 n_components 截断的模型，总和小于 1 (少了被截掉的成分的那部分)—— 要读「前 k 个能解释多少」，这样反而才是正确的。

• 总方差为 0(所有个体形状相同)时返回全 0(不做除以 0 的运算)。

shape_pca 的方差是样本方差(除以 K-1)，因此个体数少时特征值的绝对值会膨胀，但作为比值的本量不易受影响。用累积和(cumsum)确定「达到 99 % 需要几个」，再传给 shape_mahalanobis 的 cumulative 或 shape_synthesize 的 n_modes。

详细使用指南

• shape_statistics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `signal` 作为输入)

shape_reconstruct

同类别(`model`)

shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize

*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

shape_explained_variance — SHAPESTAT model op

用法