Hi Kiefer,<br><br>Sorry for late response (I blame abstract submission deadlines).<br><br>I sometimes (very few though) encounter this SVD non convergence problem.<br>One workaround I use (and that works for me) is to try a different SVD implementation: dgesvd instead of numpy (option in ProcrusteanMapper)<br>

If it doesn't work any SVD implementation, it means the matrix is probably bad for some reason, which might mean one or more of the data<br>matrices is messed up (SVD is on the product of 2 data matrices), so make sure you exclude all invariant voxels from the data (you can do that using "remove_invariant_features".<br clear="all">

HTH.<br>Keep us posted on your progress.<br><br>Thanks,<br>Swaroop<font style="color:rgb(102,102,102)" color="#888888" size="2"><br></font><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><span style="border-collapse:separate;font-family:Helvetica;font-style:normal;font-variant:normal;font-weight:normal;letter-spacing:normal;line-height:normal;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px"><span style="border-collapse:separate;font-family:Helvetica;font-style:normal;font-variant:normal;font-weight:normal;letter-spacing:normal;line-height:normal;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px"><span style="border-collapse:separate;font-family:Helvetica;font-style:normal;font-variant:normal;font-weight:normal;letter-spacing:normal;line-height:normal;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px"></span></span></span></font><br>


<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, May 1, 2012 at 2:38 PM, Kiefer Katovich <span dir="ltr"><<a href="mailto:kieferk@stanford.edu" target="_blank">kieferk@stanford.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Hi again,<br>
<br>
Sorry my messages keep starting new threads; I've been receiving email<br>
in digest mode but changed my settings to single mail, so I should be<br>
able to reply properly soon.<br>
<br>
First off – I re-ran the iterative test of hyperalignment starting<br>
with a different set of subjects. This time 8 of the 21 subjects<br>
managed to be hyperaligned to each other, and most of the successful<br>
subjects were different than in the last batch. I just did this to<br>
confirm that the success of hyperalignment is contingent upon the<br>
unique set of datasets that you put into it, and not just that some<br>
subjects were bad and others good.<br>
<br>
Now, on to your comments:<br>
<br>
Thanks for the clarification on hyperalignment and SVD. I should<br>
probably read the source code to get a better idea of exactly what<br>
hyperalignment and the procrustean transformation is attempting to do<br>
with the datasets I give it.<br>
<br>
By "classification error" I only meant the way in which I had coded<br>
the time points of the dataset into separate classes, not actually<br>
running a classification algorithm. Sorry for the misconception, that<br>
was poor phrasing on my part.<br>
<br>
A related question: how much of an impact does the coding of time<br>
points have on hyperalignment? I assume that the feature selector,<br>
such as OneWayAnova, chooses features according to the "targets" that<br>
you assign to each time point, and that this is then fed into<br>
hyperalignment and procrustean?<br>
<br>
Here are some details on my data:<br>
<br>
432 time points<br>
~58000 voxels per time point (whole brain, masked)<br>
3000 features selected using FixedNElementTailSelector<br>
<br>
I assumed that it is only the 3000 features from the tail selector<br>
that hyperalignment and procrustean use to make the alignment?<br>
<br>
Ideally I would not have to mask out to a specific area of the brain<br>
prior to the feature selection. I prefer, for this data, to not make<br>
an initial assumption about which brain areas contain the best<br>
features for alignment.<br>
<br>
Thanks you,<br>
<br>
Kiefer<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</div></div></blockquote></div><br>