基于K近邻算法的手机价格预测数据集-vipinvibe
数据来源：互联网公开数据
标签：手机，价格预测，K近邻算法，机器学习，数据集，数据分析，技术，智能手机
数据概述： 该数据集包含了手机价格预测所需的相关数据，记录了不同品牌和型号手机的详细信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围不明确，但涵盖了市场上主流的智能手机型号。
地理范围： 数据未明确标注地理范围，但通常涵盖了全球范围内的手机市场。
数据维度： 数据集包括手机的品牌，型号，电池容量，屏幕尺寸，RAM，ROM，摄像头像素，处理器核心数等硬件配置信息，以及价格等关键变量。
数据格式： 数据通常以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的手机参数网站，电商平台，手机评测网站等，并已进行整合和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析等领域，特别是在利用K近邻算法进行手机价格预测的任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于手机价格预测，性能评估，市场分析等研究，如手机价格与硬件配置之间的关系分析，不同品牌手机的竞争力分析等。
行业应用： 可以为手机厂商，电商平台等提供数据支持，特别是在产品定价，市场营销，销售策略等方面。
决策支持： 支持手机产品的定价决策，市场推广策略制定以及用户购买决策。
教育和培训： 作为机器学习，数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解K近邻算法，数据预处理，模型评估等技术。
此数据集特别适合用于探索手机价格与硬件配置之间的关系，帮助用户实现手机价格预测，市场趋势分析等目标，为手机行业提供数据支持。
