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Smart City Visualization Tool for the Open Data Georeferenced Analysis Utilizing Machine Learning

机译：利用机器学习进行开放数据地理参考分析的智能城市可视化工具

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In Smart cities it is essential the development of information systems that collaborate in the measurement of the urban surroundings towards the cities’ sustainability. In this research, for the key performance indicators it is proposed a pattern’s visualization of efficiency metrics tool, utilizing the auto learning techniques “machine learning”. The objective is to give support to the decision making throughout the georeferenced analysis exploiting the Open Data. The research was applied to the primary public schools data study case, including four stages: the study of metrics, the search of the data model, the test of territorial dependency, and the development of the tool that applies the grouping techniques or clustering to compare the development and school resources by zone. In the tool, the kmeans algorithm is implemented with label as validation method to select the more relevant centroids to display on a map .
机译：在智慧城市中，至关重要的是，要开发信息系统，以便在测量城市环境方面进行协作以实现城市的可持续性。在这项研究中，针对关键绩效指标，提出了一种模式的效率指标工具可视化方法，利用了自动学习技术“机器学习”。目的是在利用开放数据的整个地理参考分析中为决策制定提供支持。该研究应用于小学公立学校的数据研究案例，包括四个阶段：指标研究，数据模型搜索，地域依存性测试以及应用分组技术或聚类进行比较的工具的开发。各地区的发展和学校资源。在该工具中，kmeans算法以标签作为验证方法来实现，以选择更相关的质心以显示在地图上。

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