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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳晏萱
研究生(外文):Yen-Hsuan Wu
論文名稱:最佳服務中心點數目及位置決策資訊系統
論文名稱(外文):A Decision Information System for Optimal Number and Locations of Service Centers
指導教授:林金玲
指導教授(外文):Jin-Ling Lin
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:工業管理學系碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:97
中文關鍵詞:服務中心點、資料探勘、叢集演算法、天真貝氏分類
外文關鍵詞:Service Center、Data Mining、Cluster、K-means Algorithm、Naï、ve Bayes Classifier
相關次數:
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本論文旨在研究,如何以較少的成本為想跨足連鎖服務的新興企業,建議適當的服務中心點數目及位置。首先使用啟發式規則設定 K-means 叢集 (Cluster) 演算法的起始 K 值 (即服務中心點的數目)。然後,再根據人口密度和幾何位置,使用 K-means 叢集演算法來調整服務中心點的位置。再輔以天真貝氏分類器,將影響決定服務中心位置的其它因素,如人口型態、交通流量等等,列入考量;重新評估 K-means 叢集演算法所建議的服務中心點位置,以有效地調整 K-means 叢集演算法的相關參數值。最後以評估函數計算該點設立服務中心點時的成本,給予使用者作為建置服務中心點的參考。
In order to assist chain stores to setup service centers, heuristic rules are applied to set the initial K value for K-means algorithm. Then K-means Cluster algorithm is applied to adjust locations of service centers, based on the population density and geographic regions. Then Naive Bayes Classifier works with other factors to re-evaluate locations of service centers which are suggested by the K-means algorithm. Then, these results are used to efficiently adjust the K value and initial settings of parameters in the K-means algorithm. Finally ,the value of objective function is proposed to help users make decisions about the locations of service centers.
誌 謝 i
摘 要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
第二章 文獻回顧與探討 5
2.1 設施區位問題 (Facility Location Problems) 6
2.2 叢集分析演算法 (Cluster Analysis Algorithm) 9
2.3 天真貝氏分類器 (Naïve Bayes Classifier) 25
第三章 問題定義 32
第四章 演算法推導與分析 35
4.1 K-means叢集演算法 (K-means Clustering Algorithm) 的應用 37
4.2 天真貝氏分類器 (Naïve Bayes Classifier) 的應用 44
4.3 演算法時間複雜度分析 50
第五章 模擬與分析 52
5.1 系統所需的輸入訊息 53
5.2 系統測試模擬的環境 57
5.3 模擬結果分析 60
第六章 結論與建議 76
6.1 結論 76
6.2 未來研究方向 77
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