現在Studioに存在する通信モデルのすべてのPCA操作を実行するには、PythonAPIサポートが必要です。
APIは以下を計算する必要があります。
これらの数量はすべて、numpy配列として保存する必要があります。
#995に関連
@akenmorris :現在、Studioは主成分分析を実行するためにどのライブラリを使用していますか?
@sheryjoe APIに同じライブラリを使用する必要がありますか、それともsklearnなどのPythonライブラリを使用してPCA分析を実行する必要がありますか?
Pythonライブラリを使用する場合は、同じShapeCohortGenPackage
/ DataAugmentationsPackage
スイートに従って、PythonライブラリでPCAPackage
作業を開始できます。
StudioはParticleShapeStatisticsクラスを使用します。
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
一般的に、私の推奨事項は、両方に単一のライブラリを使用することです。 これにより、ツール間で結果と動作の一貫性が保たれます。 複数の実装を持つことは、私たちが時間をかけて統合しようとしてきたばらばらのツールセットへの一歩後退であると私は心配しています。
参考までに、Rの使用を含む、統計分析の将来についていくつかの異なる計画があります。
ParticleShapeStatisticsのpybindラッパーを作成する予定ですか?
ParticleShapeStatisticsのpybindラッパーを作成する予定ですか?
はい、shapeworkspythonライブラリの一部として。
これらすべての機能をすでに備えているEigen :: Matrixをエクスポートするだけで、この機能を1000倍簡単に利用できるようになります。
最も参考になるコメント
StudioはParticleShapeStatisticsクラスを使用します。
https://github.com/SCIInstitute/ShapeWorks/blob/master/Libs/Particles/ParticleShapeStatistics.h
一般的に、私の推奨事項は、両方に単一のライブラリを使用することです。 これにより、ツール間で結果と動作の一貫性が保たれます。 複数の実装を持つことは、私たちが時間をかけて統合しようとしてきたばらばらのツールセットへの一歩後退であると私は心配しています。
参考までに、Rの使用を含む、統計分析の将来についていくつかの異なる計画があります。