精品文档---下载后可任意编辑住宅价格、居民收入以及住房支付能力的分类讨论——基于高维数据的聚类分析的开题报告一、讨论背景和意义随着城市化的不断加快，房地产市场的进展对于社会和经济的影响也越来越大。然而，随着国民经济水平的提高，居民的收入与住宅价格之间的关系也越来越复杂。因此，本文旨在通过高维数据的聚类分析，对住宅价格、居民收入以及住房支付能力进行分类讨论，以期为政府制定住房政策、引导房地产市场健康进展提供参考依据。二、讨论内容和方法本文将采纳奥卡姆剃刀原理，即在保证分类结果有效性的基础上，选择最简单的分类方法。本文将使用聚类分析方法，并探讨合适的距离度量方法以及聚类算法。三、讨论计划和进度本文计划分为以下几个讨论阶段：1. 数据收集：收集相关数据，包括住宅价格、居民收入以及住房支付能力等。2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、处理异常值等。3. 聚类分析：选择合适的距离度量方法、聚类算法等，进行聚类分析，并得出分类结果。4. 结果分析：分析分类结果，探讨分类效果以及可行性。5. 结果应用：将分类结果用于政策制定、房地产市场引导等方面。本文估计在四个月内完成。
