用c语言编写简单房价预测

在C语言中编写一个完整的房价预测模型通常涉及到机器学习算法，特别是线性回归或决策树等，这些通常不是C语言的标准库功能，因为C语言更适合处理底层操作和系统编程。但如果你想要了解如何使用C编写一个简单的数据处理程序，以及可能的数据预处理步骤，我们可以从那里开始。

以下是一个非常基础的示例，展示了如何读取数据（假设数据存储在文本文件中）并计算简单的平均值作为"预测"。这并不是一个真正的房价预测模型，而是演示数据获取的基本概念：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 假设房价数据格式为一行一个数字
double read_price(char *filename) {
    FILE *file = fopen(filename, "r");
    if (file == NULL) {
        perror("Failed to open file");
        exit(1);
    }
    
    double price = 0;
    int count = 0;

    while (fscanf(file, "%lf", &price) == 1) {
        count++;
        price /= count; // 这里简单地计算平均值作为初步预测
    }

    fclose(file);

    return price;
}

int main() {
    char filename[] = "house_prices.txt"; // 假设数据文件名
    double predicted_price = read_price(filename);
    printf("Predicted average house price: %.2f\n", predicted_price);

    return 0;
}

**注意**：
1. 实际的房价预测会使用更复杂的算法，如训练一个机器学习模型，例如使用`libsvm`、`scikit-learn`（Python的库，但可以通过接口调用）或C++的`mlpack`等库。
2. 数据应先进行清洗和预处理，包括缺失值处理、特征工程等步骤。
3. 上述代码中的计算平均值是简化的预测模型，实际预测应基于历史数据训练得到的模型参数。