２次元画像の分類

　２次元画像の分類には、mrcImageClusterAnalysisというコマンドを利用します。このクラスター解析は、真面目に回転と相関により距離を計算しているコマンドで、現在のところ大変時間がかかるコマンドになっています。

　計算が終了すると、clusterShowというプログラムで、デンドログラム（樹形図）をつくり、その画像の分類結果を表示します。

　その後、デンドログラムから、クラスターを抽出して、平均化を行います。

＊この点は、spiderなどのプログラムのほうがGUIなどが充実しています。現在、Eosでも新しいプログラムを開発中です。

演習内容：模擬データを使って、クラスタリングのテストをしてみます。

まず、下記のディレクトリに移動して下さい。

$ cd 2DClustering/test

次に、モデルを作成します。

$ ./modelCreate

あとは、

$ make

を実行すると、下記のように、これから実行することが一つ一つ表示されます。

------------ How to use this Makefile-------------------
make Init
make ALLROIS
make Pad
make Log
If make Log stopped in mid-flow, you can recalculate cluster in the middle by make ReLog
make LogPS
Refinement Start
You must create xxxx.clstlst and xxxx.clstref, judging from ClusterTree:logps/padsortmon/avgsortmon.
xxxx.clstlst
xxxx.fitlst
xxxx.clstavg
If you want to repeat refinement, 
xxxx.clstref
Refinement End

　実際に実行してみましょう。