分配は教師なし学習と可視化を実行するためのアプリケーションです。クラスタ リング (グループに分離データ) に着目し、次元削減 （高次元データの低次元構造を発見） サブフィールドの機械学習。可視化のため、全体のデータセット （例えば散布) と点 (イメージに特定のポイントの変換など) のサポートをいたします。* コアをいっぱい持っているか？はい、私たちはそれらを使用します。分配はタスクと並列データです。もはやは別を開始する前に完了する 1 つのアルゴリズムのため待機します。多くし、UI を使用して起動します。1 つの開始だけですか？データの並列化と私たちまだ 800% の CPU 使用率を新しい MacBook Pro がプッシュされます。* あなたのワークフローの一部です。.Csv として視覚化する .png をヒートマップと削減をエクスポートします。Divvy-エクスポート ツールの http://github.com/jmlewis/divvy で利用可能に私たちの Matlab/R と Matlab または R のデータを使用します。