加州房价K-Means聚类分析数据集CaliforniaHousingK-MeansClusteringAnalysis-teguhpermana
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 聚类分析, K-Means, 机器学习, 数据挖掘, 房地产, 加州, 经济
数据概述：
该数据集包含加州房价的结构化数据，记录了加州不同地区的房价以及相关的房屋特征，适用于聚类分析与房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某个时间点或短时间内的房价快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括不同城市或社区的房价信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如MedInc（收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口数）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）和MedHouseVal（房屋价值中位数）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，经过K-Means聚类算法处理，生成聚类结果。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索不同区域房价之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场研究、经济学分析等领域，例如，探索不同房屋特征与房价之间的关系，分析不同区域房价的分布规律。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如，进行市场细分、房价预测、以及为房地产投资提供决策支持。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定房地产政策，以及支持金融机构进行房地产风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解聚类分析的应用，以及房价影响因素分析。
此数据集特别适合用于探索加州不同区域的房价分布特征，并对房价进行预测和分析，从而帮助用户实现市场分析、风险评估等目标。
