需要 python API 支持来为 Studio 中当前存在的对应模型执行所有 PCA 操作。
API 应计算以下内容：
- 特征值
- 特征向量
- PCA加载
- PCA 组件得分/差异
所有这些数量都应保存为 numpy 数组。
Feature Request
iyerkrithika21
所有7条评论
关于#995
iyerkrithika21
于 2021-02-23
@akenmorris ：目前，Studio 使用哪个库来执行主成分分析？
@sheryjoe我们应该为 API 使用相同的库还是使用像 sklearn 这样的 Python 库来执行 PCA 分析？
如果我们想使用 python 库，按照同一套ShapeCohortGenPackage / DataAugmentationsPackage我可以开始在 python 库中处理PCAPackage 。
iyerkrithika21
于 2021-03-02
Studio 使用 ParticleShapeStatistics 类：
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
一般来说，我的建议是为两者使用一个库。 这使结果和行为跨工具保持一致。 我担心拥有多个实现会倒退到我们一直在努力整合的一组不相交的工具。
仅供参考，统计分析的未来有一些不同的计划，包括使用 R。
akenmorris
于 2021-03-02
👍3
我们是否计划创建 ParticleShapeStatistics 的 pybind 包装器？
archanasri
于 2021-03-02
我们是否计划创建 ParticleShapeStatistics 的 pybind 包装器？
是的，作为 shapeworks python 库的一部分。
sheryjoe
于 2021-03-03
830#1172
cchriste
于 2021-03-30
通过简单地导出已经具有所有这些功能的 Eigen::Matrix 来获得这个功能会容易 1000 倍。
cchriste
于 2021-03-30
此页面是否有帮助？
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最有用的评论
Studio 使用 ParticleShapeStatistics 类：
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
一般来说，我的建议是为两者使用一个库。 这使结果和行为跨工具保持一致。 我担心拥有多个实现会倒退到我们一直在努力整合的一组不相交的工具。
仅供参考，统计分析的未来有一些不同的计划，包括使用 R。