基于ART神经网络的房地产物业市场的聚类分析

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房地产物业市场的准确分类是房地产开发决策和控制风险的前提和基础.针对传统的以回归分析、模糊聚类为主的方法存在建模困难、计算繁琐、适应性弱等缺点,提出了基于ART神经网络的房地产物业分类方法.该方法避免了繁琐的建模过程,简化了分类计算,同时由于其无监督学习的特性,使其具有很强的适应能力.同时本文还以杭州市房地产市场为例,论证了方法的合理性和可行性,并探讨了其实际应用的潜力和措施.
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