以六種資料探勘方法分析影響集集大地震引起山崩之重要因子

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題名:	以六種資料探勘方法分析影響集集大地震引起山崩之重要因子
作者:	葉怡成 Yeh, I-Cheng
貢獻者:	資訊管理學系 Information Management
關鍵詞:	類神經網路;分類樹;資料探勘;判別分析;最近鄰法;山崩;邏輯迴歸;貝氏分類器 Artificial;networks;classification;mining;discriminant;regression;naïve;classifier
日期:	2007
上傳時間:	2014-06-27 01:47:28 (UTC+8)
摘要:	台灣經濟迅速發展，對土地資源的需求必然迫切。然而平地開發已日趨飽和階段，山坡地開發變成土地利用的趨勢。由於山坡地的開發不當，容易造成土石鬆動、破壞水土保持。台灣經過921集集大地震後，獲得大量的山區山崩資料。本研究利用六種資料探勘方法，包括邏輯迴歸、判別分析、類神經網路、最近鄰法、貝氏分類器、分類樹，探討影響地震引起山崩的重要因子。結果發現，這六種資料探勘方法可以獲得相似的重要因子。 Because of the fast economic development in Taiwan, the demands for land resource are urgent. However, development of the lower plain area in Taiwan has reached its saturation; therefore, development of mountain area has become an obvious trend. When the
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