<div dir="ltr"><div><div><div><div>HI Swaroop,<br><br></div>Thanks. This is exactly what we were looking for.<br></div>We will run few tests and let you know.<br><br></div>Best,<br></div>Andrea<br></div><div class="gmail_extra">
<br><br><div class="gmail_quote">2014-04-09 19:01 GMT+02:00 Swaroop Guntupalli <span dir="ltr"><<a href="mailto:swaroopgj@gmail.com" target="_blank">swaroopgj@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Hi Andrea,<br>
<br>
The algorithm will do it for you.<br>
<br>
I am pasting this from the docstring of Hyperalignment.<br>
"""<br>
    Level 1 and 2 are performed by the ``train()`` method, and level 3 is<br>
    performed when the trained Hyperalignment instance is called with a list of<br>
    datasets. This dataset list may or may not be identical to the training<br>
    datasets.<br>
<br>
    Examples<br>
    --------<br>
    >>> # get some example data<br>
    >>> from mvpa2.testing.datasets import datasets<br>
    >>> from mvpa2.misc.data_generators import random_affine_transformation<br>
    >>> ds4l = datasets['uni4large']<br>
    >>> # generate a number of distorted variants of this data<br>
    >>> dss = [random_affine_transformation(ds4l) for i in xrange(4)]<br>
    >>> ha = Hyperalignment()<br>
    >>> ha.train(dss)<br>
    >>> mappers = ha(dss)<br>
    >>> len(mappers)<br>
"""<br>
<br>
For your case (if I understand it correctly), you can do<br>
>>> ha.train(ds_others)<br>
>>> test_subject_mapper = ha(ds_test)<br>
First line should build common space on a bunch of datasets<br>
and second line computes the transformation to that common space from<br>
a new dataset 'ds_test'<br>
<br>
Did I miss something?<br>
<br>
Best,<br>
Swaroop<br>
<div><div class="h5"><br>
On Wed, Apr 9, 2014 at 3:57 AM, andrea bertana<br>
<<a href="mailto:andrea.bertana1@gmail.com">andrea.bertana1@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Dear all,<br>
><br>
><br>
> We are performing a few tests on hyperalignment, and we would want to<br>
> project a new participant's brain to a commmon space computed over other<br>
> participants' responses (all participants performed the same task).<br>
><br>
><br>
> However, in terms of scripting, it is not clear to us where the common space<br>
> is stored. We would need it in order to compute the transformation matrix<br>
> directly from our participant brain to the common space (same as step 3 of<br>
> hyperalignment).<br>
><br>
><br>
> We are mainly referring to the example described in this webpage -<br>
> <a href="http://dev.pymvpa.org/examples/hyperalignment.html" target="_blank">http://dev.pymvpa.org/examples/hyperalignment.html</a><br>
><br>
><br>
> What we thought about was to get the 'commonspace' parameter from hyper<br>
> object (which seems to carry it as general one), and then evaluate<br>
> algebrically the transformation matrix from the new participant to the<br>
> common - space.<br>
><br>
><br>
> Are we missing something?<br>
><br>
><br>
> Thanks,<br>
><br>
> Andrea<br>
><br>
><br>
</div></div>> _______________________________________________<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>
<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>
</blockquote></div><br></div>