我尝试使用Isomap包中的ManifoldLearning.jl算法（https://github.com/wildart/ManifoldLearning.jl）。但是，按照文档（http://manifoldlearningjl.readthedocs.org/en/latest/isomap.html）中提供的用法示例，抛出以下错误：
ERROR: LoadError: ArgumentError: collection must be non-empty
in extrema at reduce.jl:337
in classical_mds at /Users/rprechelt/.julia/v0.4/MultivariateStats/src/cmds.jl:75
in transform at /Users/rprechelt/.julia/v0.4/ManifoldLearning/src/isomap.jl:75
in isomap at /Users/rprechelt/code/julia/subwoofer.jl:198
其中第198行为transform(Isomap, X; k=12, d=2)，其中X为非空（使用isempty验证）数组，其中每列都是数据样本。
我已尝试从reduce.jl追溯错误，但我无法找到收集变为非空的位置。相同的数组（X）与LTSA以及ManifoldLearning.jl包中的其他算法完美配合，而不是Isomap。
之前有没有遇到过这个？有什么建议吗？
答案 0 :(得分：2)
Isomap调用从原始数据构造的测地距离矩阵的经典多维缩放。通常，MDS算法执行频谱分解以找到适当的嵌入。从上面的错误中，看起来分解返回了测地距离矩阵的空光谱。在任何情况下，最好在GitHub上打开包项目的错误问题，以便进一步调查。
答案 1 :(得分：1)
有时会发生的一件事是，如果你的点恰好在一条线上，那么由MDS创建的矩阵是1级，根据实现，如果你在搜索Isomap，这可能会导致错误嵌入超过1个方向。
肮脏的黑客修复：为你的所有输入点添加少量随机噪声（我想到你的数组X的所有元素）。