procrustes op• Datenarten: shapeset → shapeset
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.generalized_procrustes(shapes, max_iter: 'int' = 100, tol: 'float' = 1e-10, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.generalized_procrustes(shapes, max_iter: 'int' = 100, tol: 'float' = 1e-10, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False); aus dem Register: opsshapestat.get("generalized_procrustes"))
Generalisierte Procrustes-Analyse (GPA). Bringt alle Individuen in einen gemeinsamen Rahmen. → (K, N, 3).
Das Verfahren entspricht dem Lehrbuch: 1 Individuum als vorläufigen Mittelwert nehmen, alle daran ausrichten, den Mittelwert neu bilden, diesen Mittelwert wieder am ersten Individuum ausrichten, um das Driften des Bezugsrahmens zu stoppen, und bis zur Konvergenz wiederholen. Ohne diesen letzten Schritt dreht sich der Mittelwert jedes Mal langsam und erreicht tol nie.
Konvergenz wird an der Verschiebung der Mittelform gemessen (punktweises RMS). Iterationszahl und ob konvergiert wurde, gibt weder shape_mean noch diese Funktion zurück -- da sie die Gruppe zurückgibt, bei Bedarf an Diagnose procrustes_distance vorher und nachher messen.
• 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
shapeset als Eingabe)procrustes)procrustes_fit · procrustes_align · procrustes_distance · shape_mean
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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