MethodError: no method matching fit(::Type{MDS}, ::Adjoint{Float64, Matrix{Float64}}
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con l’API MDS in src/cmds.jl intorno alla riga 232 e confrontala con l’esempio MetricMDS nella documentazione. Riproduci la chiamata a fit usando MultivariateStats.jl 1.8.1, verificando i tipi di MDS e le parole chiave supportati. Il lavoro è completo quando l’uso documentato di MDS basato sulle metriche e l’API rilasciata sono coerenti, con un test di regressione o una documentazione chiarita.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I'm using both MDS and PCA in the package MultivariateStats.jl. My code is
M = fit(PCA, matrix; maxoutdim=2)
Yte = predict(M, matrix)
M1 = fit(MDS, matrix; maxoutdim=2, distances=false)
Yte1 = predict(M1)
Soon I found that Yte and Yte1 are always the same since MDS uses Euclidean norm, so MDS is always equivalent to PCA in this case. Then I tried another method.
mds = fit(MDS, matrix; distances=true, metric=isotonic)
But I got the error that
MethodError: no method matching fit(::Type{MDS}, ::Adjoint{Float64, Matrix{Float64}}; distances=true, metric=MultivariateStats.isotonic) Closest candidates are: fit(::Type{MDS}, ::AbstractMatrix{T}; maxoutdim, distances) where T<:Real at ~/.julia/packages/MultivariateStats/cFZlL/src/cmds.jl:232 got unsupported keyword argument "metric"
I tried MetricMDS instead of MDS, then I got error
UndefVarError: MetricMDS not defined
My version is 1.8.1
I found the example code above in https://juliastats.org/MultivariateStats.jl/dev/mds/#MultivariateStats.MetricMDS
Is there anyway to fix it?
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 387
- Fork
- 83
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di JuliaStats/MultivariateStats.jl
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
-
tagbot-manual
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
JuliaStats/MultivariateStats.jl#238 · 1 commento ·
-
Return a result even when MetricMDS does not convergeForse già presa Una pull request collegata a questa issue è aperta o già unita. Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
JuliaStats/MultivariateStats.jl#233 · 1 commento ·
-
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
Tutte le issue di JuliaStats/MultivariateStats.jl
Issue simili
-
io
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 72/100
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
JuliaGPU/GPUArrays.jl#837 ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
-
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 88/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
bmad-sim/BeamTracking.jl#382 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno