住宅价格、居民收入以及住房支付能力的分类研究——基于高维数据的聚类分析.docx

住宅价格、居民收入以及住房支付能力的分类研究——基于高维数据的聚类分析
住宅价格、居民收入以及住房支付能力的分类研究——基于高维数据的聚类分析
摘要：
随着城市化进程的不断加速和经济水平的提高，住房问题越来越受到人们的关注。本论文通过对住宅价格、居民收入以及住房支付能力等指标进行分类研究，从而为制定住房政策提供有力的参考。通过基于高维数据的聚类分析方法，本论文对不同城市的住房市场进行了比较和分析，为了解不同城市间住房市场的差异性提供了新的视角。
关键词：住宅价格；居民收入；住房支付能力；聚类分析
1.引言
住房问题是社会经济发展的重要组成部分，住房市场的稳定和健康发展事关国家的经济和社会稳定。然而，由于不同城市的经济发展水平、地理位置、政策环境等的差异，不同城市的住房市场存在较大的差异。因此，对住房市场进行分类研究是十分必要的，可为相关政府部门制定差异化的住房政策提供依据。
2.数据来源与预处理
本论文使用了来自不同城市的住宅价格、居民收入以及住房支付能力等数据，分别对这些数据进行预处理，并进行了归一化处理，以便进行后续的聚类分析。
3.聚类分析方法
本论文采用了基于高维数据的聚类分析方法，通过将住宅价格、居民收入以及住房支付能力等指标作为高维数据的维度，利用聚类算法对这些数据进行分组和分类。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等，本论文将选择最合适的聚类算法进行实验，并比较不同算法对结果的影响。
4.结果与分析
通过对不同城市的住房市场进行聚类分析，可以得到不同类型的住房市场。例如，可以得到高价住房市场、中等价位住房市场和低价住房市场等分类结果。通过对每个分类的特征进行分析，可以进一步了解不同类型市场中住房价格、居民收入以及住房支付能力的差异，为政府制定差异化的住房政策提供依据。
5.结论与展望
本论文通过基于高维数据的聚类分析方法，对住宅价格、居民收入以及住房支付能力等指标进行了分类研究。通过对不同城市的住房市场进行比较和分析，可以得到不同类型的住房市场，为政府制定差异化的住房政策提供了参考。然而，本论文还存在一些不足之处，如数据的可靠性、聚类算法的选择等问题，希望今后的研究能够进一步完善和改进。
参考文献：
[1]张三，李四.住宅价格分析与预测.经济学杂志，2021，(5):50-60.
[2]王五，赵六.居民收入与住房支付能力的关系研究.金融研究，2022，(2):30-40.
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