model op• Data kinds: shapemodel × points → measurement
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapestats; shapestats.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0), registry से लेना हो तो opsshapestat.get("shape_mahalanobis"))
model की नज़र से वह shape कितना असामान्य है। → float।
sqrt(sum(score_i^2 / variance_i)) को केवल शुरुआती कुछ components तक सीमित करके जोड़ता है।
★ सभी components को नहीं जोड़ना चाहिए। K individuals के group से K-1 principal components निकलते हैं, पर पीछे वालों में variance numerical zero तक गिर जाता है। मापे गए (K=12, N=80, असली modes की संख्या 2 है) variances: 3.2e-02, 5.6e-03, 4.0e-05, 6.7e-13, 9.7e-14, 9.9e-17, …, 1.0e-31। इस tail से भाग देने पर मान अर्थहीन हो जाता है:
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modes used in group 0.5 bulge injected
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1 0.428 1.821
2 0.885 2.617
3 1.035 18.134
5 1.373 1393035.060
11 (all) 46613.636 9.3e+13
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5 components पर group के अंदर का individual 1.37 है, जबकि outlier 10 लाख के आसपास, और 11 पर group के अंदर भी 46614 । यह "असामान्यता" नहीं बल्कि "numerical zero से कितनी बार भाग दिया" माप रहा है।
इसलिए default केवल cumulative contribution cumulative (0.99) तक के components इस्तेमाल करता है। ऊपर वाले group में 2 components (0.99895) चुने जाते हैं, और group के अंदर 0.885 / outlier 2.617 सहज क्रम में आते हैं। n_modes को धनात्मक संख्या देने पर गिनती उसी पर तय हो जाती है (तुलना के लिए गिनती एक जैसी रखनी हो तब इस्तेमाल करें)। किसका इस्तेमाल हुआ इससे मान बदलता है, इसलिए report करते समय गिनती भी साथ दें।
• shape_statistics family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
measurement को input के रूप में लेते हैं)—
model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_explained_variance · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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