<p style="margin-right: 0px; margin-left: 0px; padding: 0px; line-height: 23.24px; border: 0px; list-style: none; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px;">Hi all,</p><p style="margin-right: 0px; margin-left: 0px; padding: 0px; line-height: 23.24px; border: 0px; list-style: none; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px;">I'm new to pymvpa and need some help.</p><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">My experiment contained 2 tasks (only 1 run). I performed single trial analysis to generate a beta map for every trial. I'd like to run classification analysis on these beta maps.</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">The first column of attributes was taskA, taskA, ..., taskB, taskB... and the second column were 0s (since I only got 1 run).</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">Is this right?</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;"><br></div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">For each suject, I merged all the beta images into a single 4D file and used attr = SampleAttributes('attributes.txt') and ds=fmri_dataset(samples=‘bold.nii.gz’, targets=attr.targets, chunks=attr.chunks, mask=‘mask.nii.gz’) to load data.</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;"><br></div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">How should I perform normalization? just zscore(ds)?</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;"><br></div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">I want to run cross-validation (say 5 fold or leave-one-out), how could I set the partitioner?</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;"><br></div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">Thanks in advance,</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">Best regards,</div><div style="margin: 0px; padding: 0px; zoom: 1; color: rgb(51, 51, 51); font-family: Verdana, 宋体, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 23.24px;">Bin Liu</div>