基于关联分析算法预测波士顿房价

基于关联分析算法预测波士顿房价的方法主要是通过挖掘不同特征之间的关联规则，来预测房价。以下是一种基本的实现方式：

1. 数据准备：收集波士顿地区的房价数据，并整理成适合关联分析算法的格式。通常，每个样本代表一个房屋，每个特征代表一个属性，如房屋面积、房间数量、附近学校数量等。

2. 关联规则挖掘：使用关联分析算法，如Apriori算法或FP-Growth算法，来挖掘不同特征之间的关联规则。这些关联规则可以表示不同特征之间的相关性，如房屋面积和房价之间的关系。

3. 特征选择：根据挖掘到的关联规则，选择与房价相关性较高的特征作为预测模型的输入特征。可以使用支持度和置信度等指标来评估关联规则的重要性。

4. 模型训练：使用选定的输入特征和对应的房价数据，训练一个回归模型，如线性回归模型或决策树回归模型。模型的训练过程可以使用常见的机器学习算法进行。

5. 模型评估与预测：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，可以使用均方误差（MSE）等指标来评估模型的预测性能。然后，使用模型对新的房屋特征进行预测，得到预测的房价。