model op• Datenarten: shapemodel × points → measurement
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0); aus dem Register: opsshapestat.get("shape_mahalanobis"))
Wie auffällig die Form aus Sicht des Modells ist. → float.
Summiert sqrt(sum(score_i^2 / variance_i)) beschränkt auf die ersten paar Komponenten.
★ Nicht alle Komponenten aufsummieren. Eine Gruppe von K Individuen liefert K-1 Hauptkomponenten, aber nach hinten fällt die Varianz auf numerisch null. Gemessene Varianzen (K=12, N=80, wahre Moden:
2): 3.2e-02, 5.6e-03, 4.0e-05, 6.7e-13, 9.7e-14, 9.9e-17, …, 1.0e-31. Teilt man durch diesen Ausläufer, verliert der Wert seine Bedeutung:
========== =========== ==================
Anzahl Gruppe 0.5 Wölbung
========== =========== ==================
1 0.428 1.821
2 0.885 2.617
3 1.035 18.134
5 1.373 1393035.060
11 (alle) 46613.636 9.3e+13
========== =========== ==================
Mit 5 Komponenten liegt ein Gruppenmitglied bei 1.37, der Ausreißer aber bei 1 Million, mit 11 sogar innerhalb der Gruppe bei 46614. Gemessen wird nicht "Abnormität", sondern "wie oft durch numerisch null geteilt wurde".
Daher verwendet der Standard nur die Komponenten bis zum kumulativen Anteil cumulative (0.99). In der obigen Gruppe werden 2 Komponenten (0.99895) gewählt, und Gruppe 0.885 / Ausreißer 2.617 reihen sich vernünftig ein. Ein positiver Wert für n_modes legt die Anzahl darauf fest (wenn man zum Vergleich gleiche Anzahlen möchte). Der Wert hängt davon ab, was verwendet wurde, daher beim Berichten die Anzahl mit angeben.
• 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.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
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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