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一种创新的市场细分聚类方法,用于改进价格预测

国际技术与信息管理杂志。 十月31,2015

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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。