Besoin de la prise en charge de l'API python pour effectuer toutes les opérations PCA pour le modèle de correspondance actuellement présent dans Studio.
L'API doit calculer les éléments suivants :
Toutes ces quantités doivent être enregistrées sous forme de tableaux numpy.
Relatif au #995
@akenmorris : Actuellement, quelle bibliothèque Studio utilise-t-il pour effectuer l'analyse en composantes principales ?
@sheryjoe Devrions-nous utiliser la même bibliothèque pour l'API ou utiliser des bibliothèques python comme sklearn pour effectuer l'analyse PCA ?
Si nous voulons utiliser des bibliothèques python, en suivant la même suite de ShapeCohortGenPackage
/ DataAugmentationsPackage
je peux commencer à travailler sur PCAPackage
dans la bibliothèque python.
Studio utilise la classe ParticleShapeStatistics :
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
En général, ma recommandation est d'utiliser une seule bibliothèque pour les deux. Cela maintient les résultats et le comportement cohérents entre les outils. Je crains que le fait d'avoir plusieurs implémentations soit un pas en arrière dans un ensemble d'outils disjoints que nous avons essayé de consolider au fil du temps.
Pour info, il existe différents plans pour l'avenir de l'analyse statistique, notamment l'utilisation de R.
Prévoyons-nous de créer un wrapper pybind de ParticleShapeStatistics ?
Prévoyons-nous de créer un wrapper pybind de ParticleShapeStatistics ?
Oui, dans le cadre de la bibliothèque python shapeworks.
Il sera 1000 fois plus facile de sortir cette fonctionnalité en exportant simplement Eigen::Matrix qui possède déjà toutes ces fonctions.
Commentaire le plus utile
Studio utilise la classe ParticleShapeStatistics :
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
En général, ma recommandation est d'utiliser une seule bibliothèque pour les deux. Cela maintient les résultats et le comportement cohérents entre les outils. Je crains que le fait d'avoir plusieurs implémentations soit un pas en arrière dans un ensemble d'outils disjoints que nous avons essayé de consolider au fil du temps.
Pour info, il existe différents plans pour l'avenir de l'analyse statistique, notamment l'utilisation de R.