Question

我正在尝试在Julia中构建一个Dirichlet Process Gibbs Sampler，并将每个簇表示为一个对象。我做了以下事情：

using BayesianNonparametrics
using DataFrames
using Distances

type cluster
    m::Vector
    Sigma::LinAlg.Cholesky
    nu::Int
    kappa::Int
    nk::Int
  end

function logPredPdf(f::cluster,x::Array{Float64,1}):

  kappa <- f.kappa
  S <- f.Sigma
  mu <- f.m
  nu <- f.nu

  d <- size(x)[1]
  v = nu-d+1
  U = sqrt((1+1/kappa)/v) * LinAlg.lowrankdowndate!(S, sqrt(f.kappa)*mu)[:U]

  x = x - m
  Q = \(transpose(U),x)
  q= vecdot(Q,Q)
  o = -log(1+q/v)*((v+d)/2)
  c = lgamma((v+d)/2)-lgamma(v/2)-(d*log(v*pi)+2*sum(log(diag(U))))/2
  y = c + o

  return y
end

data = readtable("PCA_transformed_data_gt1000.csv",header= true);
data = delete!(data, :1);
n,d = size(data);

s = 6.6172
S0 = s*eye(d)
kappa_0 = 1
nu_0 = d
mu_0 = zeros(d)
S1 = LinAlg.cholfact(S0+kappa_0*(mu_0*mu_0'))

X= DataFrame(Matrix(data)');# transpose data Matrix
prior = cluster(mu_0, S1,nu_0, kappa_0, 0)

x = X[:,1]
kt = logPredPdf(prior,x)

当我在函数外部运行logPredPdf中的行时，它完美运行！但是，如果我尝试运行上面的例子，当它进入最后，它给了我以下错误：

MethodError: no method matching isless(::Symbol, ::Int64)
Closest candidates are:
  isless(!Matched::Char, ::Integer) at deprecated.jl:49
  isless(::Symbol, !Matched::Symbol) at strings/basic.jl:137
  isless(!Matched::DataArrays.NAtype, ::Any) at /Users/u1560476/.julia/v0.5/DataArrays/src/operators.jl:510
  ...
 in logPredPdf(::cluster, ::Array{Float64,1}) at Dirichlet_Process_Gibbs_Sampler.jl:33
 in include_string(::String, ::String) at loading.jl:441
 in include_string(::String, ::String, ::Int64) at eval.jl:30
 in include_string(::Module, ::String, ::String, ::Int64, ::Vararg{Int64,N}) at eval.jl:34
 in (::Atom.##53#56{String,Int64,String})() at eval.jl:50
 in withpath(::Atom.##53#56{String,Int64,String}, ::String) at utils.jl:30
 in withpath(::Function, ::String) at eval.jl:38
 in macro expansion at eval.jl:49 [inlined]
 in (::Atom.##52#55{Dict{String,Any}})() at task.jl:60

“previous”和“x”的类型是cluster和Array {Float64,1}，正如函数所要求的那样。我在这里缺少什么想法？

Answer 1

<-不是Julia的运营商。使用=在Julia中进行分配。没有包（甚至宏）会允许您编写包含功能<-运算符的Julia代码。 x <- y始终表示x小于-y：

julia> expand(:(x <- y))
:(x < -y)

julia> Meta.show_sexpr(ans)
(:call, :<, :x, (:call, :-, :y))

我想你碰巧在全局工作空间中按照预期定义了这些变量，但在该文件中看起来kappa被绑定到符号。

修改：您还必须从:移除function logPredPdf(f::cluster,x::Array{Float64,1}):。函数定义（以及一般的块）在Julia中不使用:。

Answer 2

将所有<-更改为=并未解决问题，但添加了

  let
     global k

之后

function logPredPdf(f::cluster,x::Array{Float64,1}):

似乎解决了这个问题！尽管如此，还是不知道为什么！

MethodError：没有方法匹配无效（:: Symbol，:: Int64）

2 个答案: