基于R语言研究房价预测

基于R语言进行房价预测可以使用K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN是一种基本的分类和回归算法，它通过计算待预测样本与训练集中样本的距离，选取距离最近的K个样本进行预测。

以下是使用R语言编写KNN程序进行房价预测的示例：

# 导入所需的库
library(class)

# 加载Boston房价数据集
data(Boston)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(Boston), nrow(Boston)*0.7)
train_data <- Boston[train_index, ]
test_data <- Boston[-train_index, ]

# 提取训练集和测试集的特征和标签
train_features <- train_data[, -14]
train_labels <- train_data[, 14]
test_features <- test_data[, -14]
test_labels <- test_data[, 14]

# 使用KNN算法进行房价预测
k <- 5  # 设置K值
predicted_labels <- knn(train_features, test_features, train_labels, k)

# 计算预测结果的方差
variance <- var(predicted_labels - test_labels)

# 绘制预测图
plot(test_labels, col = "blue", pch = 16, main = "Actual vs Predicted House Prices")
points(predicted_labels, col = "red", pch = 16)
legend("topright", legend = c("Actual", "Predicted"), col = c("blue", "red"), pch = 16)

上述代码首先导入了`class`库，然后加载了R语言内置的Boston房价数据集。接着，将数据集分为训练集和测试集，并提取出特征和标签。然后，使用KNN算法进行房价预测，设置K值为5。最后，计算预测结果与真实标签的方差，并绘制出预测图。