shape_mahalanobis — SHAPESTAT model op

• 数据种类:shapemodel × points → measurement

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0)(要直接调用实现,import shapestats; shapestats.shape_mahalanobis(model, shape, align: 'bool' = True, cumulative: 'float' = 0.99, n_modes: 'int' = 0);从台账取用则 opsshapestat.get("shape_mahalanobis"))

用法

从模型来看该形状有多异常。→ float。

把 sqrt(sum(score_i^2 / variance_i)) 仅限于前几个成分相加。

★ 不可把全部成分相加。 由 K 个个体组成的群体得出的主成分有 K-1 个，但越往后方差会降到数值上的零。实测(K=12、N=80、真实模态为 2 个)的方差: 3.2e-02, 5.6e-03, 4.0e-05, 6.7e-13, 9.7e-14, 9.9e-17, …, 1.0e-31。除以这条尾巴，值就失去了意义:

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使用个数 群内个体 注入 0.5 的鼓起

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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(全部) 46613.636 9.3e+13

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用 5 个时群内个体为 1.37，离群者却达 100 万;用 11 个时连群内都是 46614。测到的不是「异常度」，而是「除以数值零的次数」。

因此默认只使用累积贡献率 cumulative(0.99)以内的成分。上面的群体中选出 2 个(0.99895)，群内 0.885 / 离群 2.617 排列得很自然。若给 n_modes 一个正数，则固定为该个数(为比较而想统一个数时使用)。使用哪一种会改变值，因此报告时请连同个数一起给出。

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 measurement 作为输入)

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同类别(model)

shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_explained_variance · 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)。*

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