model op• 데이터 종류: shapemodel → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_explained_variance(model)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.shape_explained_variance(model), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("shape_explained_variance"))
각 주성분의 기여율(합계 1). → (k,).
식: variance / total_variance. 분모는 model["total_variance"](shape_pca 가 전 특이값에서 계산한 총분산)이며, 없으면 variance.sum().
• model: shape_pca 의 반환값. 필수 키가 없으면 ValueError.
• 반환값: (k,) float64, 각 요소는 [0, 1]. shape_pca(n_components=0) (전 성분)이면 합계는 1. n_components 로 자른 모델에서는 합계가 1 미만 이 된다(잘라 낸 성분만큼 모자란다) ―― "상위 k 개로 얼마나 설명할 수 있는가" 를 읽기에는 오히려 그쪽이 옳다.
• 총분산이 0(전 개체가 같은 형상)이면 전 요소 0 을 반환한다(0 나눗셈을 하지 않는다).
shape_pca 의 분산은 표본분산(K-1 로 나눈다)이므로, 개체 수가 적으면고윳값의 절댓값은 부풀지만, 비인 이 양은 영향을 받기 어렵다. 누적합(cumsum)으로 "99 % 에 몇 개 필요한가"를 정하고, shape_mahalanobis 의 cumulative 나 shape_synthesize 의 n_modes 에 넘긴다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal 를 입력으로 받는 것)model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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