一种创新的市场细分聚类方法，用于改进价格预测

抽象

准确预测的主要障碍通常是数据的异构性。 现有研究指出数据聚类是减少异质性的潜在解决方案，因此提高了预测准确性。 本文描述了一种创新的聚类方法，该方法基于模糊C均值算法的新颖适应性及其在房地产市场细分中的应用。 在15,000上，实际的房屋销售交易用于评估我们的方法。 测试结果表明，价格预测的准确性显示出一些集群细分市场的显着改善。 与现有方法相比，我们的方法很容易实现。 它不需要额外的数据收集或昂贵的模型开发，以将社会经济因素纳入细分。 最后，我们的方法不是针对特定市场的，可以轻松应用于不同的住房市场。