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研究生:呂文宇
研究生(外文):Wen-Yu Lu
論文名稱:應用群聚技術協助未登記工廠 之管理輔導
論文名稱(外文):Using Cluster technology Assistance has Unregistered Factories Management
指導教授:沈清正沈清正引用關係
指導教授(外文):Ching-Cheng Shen
學位類別:碩士
校院名稱:萬能科技大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:未登記工廠群聚技術
外文關鍵詞:Unregistered factoriesCluster technology
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未登記工廠的存在雖違反了政府管制規範,對於環境也較易造成汙染,廠內員工安全也不易獲得保障,但數年來的營運對於經濟、就業的幫助也是不可忽視的,若進行取締,則勢必對於經濟因素造成影響,面對以上問題其管理輔導自然的也形成了個議題。
資料探勘(Data Mining) 是常用於面對大量資料時,從中找出所需資料的方法,而群聚技術(Cluster technology)就是其中的一項方法,本研究便採用群聚技術來針對未登記工廠資料進行分析,其目的為找出符合政府機關所制定未登記工廠輔導法案原則之群聚,以利政府機關及相關業者協調處理未登記工廠之議題。

Unregistered factories the existence to violate the government regulation standard, Is also easy regarding the environment to cause the pollution, In the factory the staff safe not easy to obtain the safeguard, But for several year regarding the economical the employment help also are noticeable, If on bans, Then will inevitably influence the economic, Management counseling natural has also formed a subject.
The Data Mining is in faces the massive data, Discovers needs the material the method, The Cluster technology is a method, Cluster technology on unregistered factories data to carry on the analysis, Conforms to the Governmental agency to formulate Cluster of the factory, The convenient Governmental agency and the related entrepreneur communicates, solves Unregistered Factories the question.

中文摘要 i
英文摘要 ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究步驟 3
第二章 文獻探討 4
2.1 北臺產業群聚分析 4
2.1.1 北部區域產業空間分佈情形 4
2.1.2 桃園縣未登記工廠區位、規模分析 5
2.1.3 未來發展方向 7
2.2 工廠定義及特定地區劃定原則 8
2.3 群聚演算法 11
2.3.1 格子式群聚演算法 12
2.3.2 密度式群聚演算法 14
第三章 研究方法 16
3.1 資料來源 16
3.2 模擬分析 17
3.2.1 方法步驟 18
3.2.2 資料分群 18
3.2.3 小結 24
第四章 實證分析 26
4.1 群聚分類結果 26
4.2 群聚分類比較 39
第五章 結論 46
參考文獻 48

中文文獻

1. 王浩永,群聚參數與群聚適切性的分析與應用,民93年。
2. 林育臣,群聚技術之研究,民91年。
3. 曾黛如、陳荔芬,我國未登記工廠輔導合法化之研究,民100年。
4. 顏麗恩、薛雅惠,高雄市登革熱空間群聚之分析,民99年。
5. 蘇膺元,空間群聚分類技術於漁船監控管理之應用研究,民97年。

網路資料

6. 行政院主計處,95年工商及服務業普查http://www.dgbas.gov.tw/public/Attachment/07301044771.pdf。
7. 法務部,全國法規資料庫http://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=J0030043
8. 經濟部統計處,96年營運中工廠家數http://www.moeaidb.gov.tw/RDownLoad/Data/statistical/all.xls。
9. 經濟部,特定地區劃定處理原則http://www.ifactory.org.tw/policy/policy03-03.asp
10. 維基百科,經緯度http://zh.wikipedia.org/zh-tw/經緯度。
11. 維基百科,二維坐標系統http://zh.wikipedia.org/wiki/直角坐標系。

英文文獻

12. Ankerst M., Breunig M., Kriegel H.P. and Sander J., “optics: Approach to Spatia1Data Mining”, Int. Conf. Very Large Data Bases(VLDB’97), 1997, Vol 18, pp. 144-155.
13. Bezdek J.C., Pal. N.R., “Some new indexes of cluster validity”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B, 1998, Vol. 28(3) ,pp 301-315.
14. Ester M., Kriegel H.P., Sander J. and Xu. X., “Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise”, Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’96),1996, pp. 226-231.
15. Karypis G., Han. E.H., “Chameleon: Hierarchical Clustering Using Dynamic Modeling”, IEEE Computer, 1999, Vol. 32(8).
16. Kaufman L., Rousseeuw P.J., “Finding Groups in data: an Introduction to clustering Analysis”, John Wiley & Sons, 1990.
17. Ng. R.T., Han J., “CLARANS: A Method for Clustering Objects for Spatial Data Mining”, Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2002, pp.1003-1016.
18. Sheikholeslami G., Chatterjee S., and Zhang A., “Wave Cluster: A Multi-Resolution Clustering Approach for Very Large Spatial Databases”, Int. Conf. Very Large Data Bases(VLDB’98), 1998, pp. 428-439.
19. Wang W., Yang J., and Muntz R., “STING: A Statistical Information grid Approach to Spatial Data Mining”, Int. Conf. Very Large Data Bases(VLDB’97), 1997, pp. 186-195.

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