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MDS: supply Gram matrix directly

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
data-visualization

Línea de trabajo

Comienza localizando los puntos de entrada existentes para el ajuste MDS y las conversiones dmat2gram y gram2dist mencionadas en el issue. Compara las rutas actuales de coordenadas y distancias antes de decidir la API de etiquetado de entradas; se considera terminado cuando se admite la entrada directa de una matriz de Gram sin romper el comportamiento existente.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Currently the pipeline for MDS is X -> D -> G -> M, where X is a coordinate representation of the data, D is the pairwise distance matrix, G is the Gram matrix, and M is the final MDS model. One can alternatively go D -> G -> M by supplying the distances=true keyword. However, there are applications where the natural thing to supply is G. For example, if you are working with objects for which there is a natural inner product, and you want to visualize these objects in a lower-dimensional space, you're going to first compute G, and it would be quite silly to use fit(MDS, gram2dist(G); distances=true) when the first thing that will happen inside fit is to convert the distances back into the Gram matrix.

I know there isn't a ton of stuff inside fit that happens after you have G, but from the standpoint of keeping things in sync I think it would be best to expose this to the user instead of forcing them to create their own private version of fit.

The only hard problem is deciding the API. I think a good design would be

struct Distances{M<:AbstractMatrix}
    D::M
end

struct Gramian{M<:AbstractMatrix}
    G::M
end

fit(::Type{MDS}, X::AbstractMatrix) = fit(MDS, Distances(L2distance(X)))
fit(::Type{MDS}, D::Distances) = fit(MDS, Gramian(dmat2gram(D.D)))
function fit(::Type{MDS}, G::Gramian)
    # the "main" implementation
end

Then users call one of:

  • fit(MDS, X)
  • fit(MDS, Distances(D))
  • fit(MSD, Gramian(G))

depending on what kind of starting point they have.

One alternative approach is to use a keyword argument, but here we would run into a compatibility problem: if we add gramian::Bool=false as a keyword, then we have to look for the case where distances == gramian == true and throw an error. This is not a big deal but it feels a bit ugly. Alternatively we could add interpretation=:coordinates and support the settings :distances and :gramian but that would be a breaking change. We can do a breaking change, but it seems to be a bit silly for a very minor change. With the "type tagging" of the input data, we could have fit(::Type{MDS}, X::AbstractMatrix) still support the distances kwarg but give a deprecation warning, and then we can remove that API whenever other more substantive changes force a breaking release.

Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
387
Forks
83
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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