model op• Data kinds: shapeset → shapemodel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_pca(shapes, n_components: 'int' = 0, align: 'bool' = True) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapestats; shapestats.shape_pca(shapes, n_components: 'int' = 0, align: 'bool' = True), registry से लेना हो तो opsshapestat.get("shape_pca"))
shape PCA (statistical shape model)। → dict (shapemodel)।
लौटाई गई dict: mean (N,3) / components (k, N*3) / variance (k,) / n_points / total_variance / aligned (K,N,3)।
n_components=0 (default) का अर्थ है सभी min(K-1, N*3) components। align=True होने पर पहले generalized_procrustes लगाया जाता है (align किए बिना PCA लेने पर 1 ला principal component "position का अंतर" बन जाता है और shape की बात गायब हो जाती है)।
★ variance sample variance है (K-1 से भाग) । K छोटा हो तो eigenvalues व्यवस्थित रूप से बड़े आते हैं। individuals की संख्या 2 अंकों तक न पहुँचे तब तक eigenvalues से ज़्यादा अनुपात देखें।
★★ align=True "आकार के अंतर" को भी हटा देता है, इसलिए आकार से मिलते-जुलते modes का variance खा जाता है। shape_synth_family में 1 ला mode "लंबे axis का खिंचना-सिकुड़ना" और 2 रा "मुड़ाव" है, weights का अनुपात 0.30 : 0.12 है, इसलिए variance अनुपात का ground truth 6.25 है । मापा गया (K=40, N=80, seed=7):
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preprocessing var. ratio contribution (1st / 2nd)
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align=False 6.981 0.8747 / 0.1253
GPA(scaling=False) 6.981 0.8747 / 0.1253
align=True (default) 2.565 0.7188 / 0.2803
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खिंचाव uniform enlargement से बहुत मिलता है, इसलिए Procrustes का scale हटाना उसका आधे से ज़्यादा हिस्सा ले जाता है। यह गलती नहीं, definition का परिणाम है -- अगर पहले यह तय न किया जाए कि "आकार को trait माना जाए या नहीं", तो उसी data से अलग principal components निकलते हैं। growth या शरीर-बनावट के अंतर को shape की बात में शामिल करना हो तो align=False रखें (या generalized_procrustes(scaling=False) से गुज़ारकर फिर align=False)।
• 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
shapemodel को input के रूप में लेते हैं)shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
model)shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · 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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