基于数据挖掘的房价预测分析,本论文主要论述了数据挖掘论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
数据挖掘论文参考文献：
摘 要：房地产的是由众多因素交互影响而形成的,是房地产所在地区的自然、经济、社会、行政等因素综合影响的结果.区位因素是影响房产的重要因素,该文通过实例,分析区位因素与房产的关系,以期建立房价预测模型,为购房者提供购房建议.
关键词：数据挖掘；预测；分类分析
1项目实施过程
项目实施主要包括以下三个阶段：
1）用爬虫知识从“房天下”网站爬取房源信息.
2）利用获得的房源信息在百度API获取所有房源周边学校,医院,车站和超市的数量.
3）对数据进行归一化处理.
4）按照手工标记的方法,将房子按房价分为（0,7000],（7000,12000],（12000,17000],（17000,22000]（22000,40000]五类.
5）创建KNN,决策树,贝叶斯三种分类器,并使用训练数据进行训练.
6）利用测试集预测,计算模型整体的准确率和召回率,评测模型.
2数据获取阶段
1）获取初始数据,该阶段主要有两个阶段.第一个阶段是房源搜索阶段,该阶段使用Spider从网站房天下获取在售楼盘的名称,地址和.第二阶段调取百度地图API GeoCoding进行经纬度转换.Geoeoding API已全面支持HTTP/HTTPS两种请求形式.
2）归一化处理,将四维数据每一维度的数值总和视为1,每一维度数值占四个维度数值总数的比例用来表示该维度数据.
3分类阶段
该阶段采用KNN,贝叶斯,决策树三种方法构建分类器,分类结果如下：
4分析与讨论
从结果来看,决策树表现最佳,精确度有0.69,所以,决策树是我们应该选用的方法.我们认为选取的特征（教育质量,交通条件,医疗条件,生活配套）模糊和有限是造成预测精确度不高的主要原因.如教育质量不能单纯用学校数量来衡量,学校质量同样重要；超市数量不能代表一个地区的生活配套质量,还应包括餐馆、公园等因素.
除本文选取的四个房价影响因子外,影响房价的因素还有很多,如地區居民收入、地方政策、环境质量和房地产生产成本、质量、品位、房型、结构、朝向等内在因素.
结论：关于数据挖掘方面的论文题目、论文提纲、数据挖掘论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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