机器学习：python租房数据分析可视化系统 K-means聚类算法线性回归预测算法机器学习链家租房网 Django框架 scrapy 爬虫（建议收藏）

本文介绍了一个基于Python的租房数据分析可视化系统，整合了爬虫、Web开发、机器学习等技术。系统通过Scrapy爬取链家租房数据，经清洗后存入MySQL数据库，利用Django框架搭建Web平台，实现用户管理功能。系统采用Echarts进行多维度可视化展示，包括词云图、柱状图、散点图等，并运用K-means聚类和线性回归算法进行数据分析与预测。该项目覆盖数据全流程处理，技术综合性强，具有实用价

q_3456621138

932人浏览 · 2026-01-13 21:06:42

q_3456621138 · 2026-01-13 21:06:42 发布

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1、项目介绍

该项目是一款面向毕业设计的租房数据分析可视化系统，基于Python生态构建，整合爬虫、Web开发、机器学习与数据可视化技术，以链家租房网为数据源，打造了从数据获取到分析预测的全流程解决方案。

系统核心流程始于数据采集，采用Scrapy爬虫框架高效爬取链家租房网的房屋信息，经去重、去空、剔除脏数据等清洗操作后，将规范数据存储至MySQL数据库，为后续分析提供可靠支撑。基于Django框架搭建的Web平台，实现了用户注册、登录等基础功能，同时作为数据展示与交互的核心载体，保障了系统的易用性。

数据可视化层面，借助Echarts工具生成丰富图表：词云图直观呈现租房相关关键词热度，柱状图、饼图清晰展示用户年龄分布、户型占比，散点图与趋势图精准呈现租金区间分布及面积-租金关联关系，多维度解析租房市场特征。

技术亮点在于机器学习的深度应用：通过K-means聚类算法对房屋总价与建筑面积进行聚类分析，挖掘数据内在分组规律；采用线性回归预测算法构建模型，结合房屋核心特征实现房租精准预测，为用户租房决策提供数据支撑。

项目整合了爬虫、Web开发、数据库、机器学习及可视化等多项关键技术，功能覆盖数据爬取、清洗、存储、分析、预测全环节，既体现了技术综合性，又具备极强的实用价值，助力用户全面洞察租房市场动态，为租房决策提供科学参考，是一款技术扎实、实用性突出的毕业设计作品。

技术栈：
Python语言、租房数据分析可视化系统毕业设计 python爬虫机器学习
Django框架、scrapy 爬虫、K-means聚类算法、线性回归预测算法、链家租房网

租房数据分析可视化系统毕业设计 python爬虫机器学习
Python语言、Django框架、机器学习、scrapy 爬虫技术、K-means聚类算法、线性回归预测算法、链家租房网数据

2、项目界面

（1）词云图分析

在这里插入图片描述

（2）用户年龄分布

在这里插入图片描述

（3）房屋租金分布区间

在这里插入图片描述

（4）户型占比

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（5）房屋数据

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（6）房屋租金分布区间散点图

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（7）聚类分布图

在这里插入图片描述

（8）预测分析

在这里插入图片描述

（9）数据爬取

在这里插入图片描述

3、项目说明

1、python爬虫技术，用于爬取链家租房网站中的租房信息；
2、数据清洗，用于处理爬取下来的数据，进行去重、去空、去除脏数据等操作；
3、Mysql数据库，用于存储清洗后的数据；
4、使用Django框架技术用于搭建系统web网页框架，用web设计每个页面的内容；
5、使用Echarts可视化绘制柱状图、饼图、折线图、词云图等。
6、采用线性回归预测算法对房租进行预测，采用K-means聚类算法对总价建筑面积进行聚类分析。

选题基于现阶段时代背景，利用Python爬虫技术获取链家租房网站中的租房信息，将获取到的数据存储到MySQL数据库中，利用Django框架搭建网页系统，实现用户登录、注册、房屋租金分布分析、户型占比分析、各面积租金走势分析、建筑面积分布趋势、租房数据建筑朝向占比分析、建筑面积聚类分析、房租预测等功能。

本篇的主题是租房数据爬取分析可视化系统，并且使用了Python爬虫、机器学习的相关技术。

首先，你可以使用Scrapy爬虫框架来爬取链家租房网的租房数据。Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，可以帮助你快速高效地爬取网站数据。你可以编写爬虫程序，通过Scrapy框架进行数据的爬取，并保存到本地或者数据库中。

接下来，你可以使用Django框架来搭建一个Web应用程序，用于展示租房数据和进行数据分析可视化。Django是一个流行的Python Web框架，可以帮助你快速开发强大的Web应用程序。你可以使用Django自带的模板语言和数据库连接功能，来展示爬取到的租房数据。

然后，你可以使用K-means聚类算法来对租房数据进行分析。K-means是一种常用的聚类算法，可以帮助你将数据分成不同的簇。你可以使用K-means算法来对租房数据进行聚类分析，找出不同的租房类型或者区域。

最后，你可以使用线性回归预测算法来对租房数据进行预测。线性回归是一种常用的预测算法，可以帮助你预测租房价格或者其他相关因素。你可以使用线性回归算法来建立模型，预测租房价格，并将预测结果展示在Web应用程序中。

综上所述，你可以使用Python爬虫、机器学习的相关技术来实现一个租房数据爬取分析可视化系统。通过Scrapy爬虫框架来爬取链家租房网的数据，使用Django框架搭建Web应用程序，使用K-means聚类算法和线性回归预测算法对数据进行分析和预测，并将结果展示在Web应用程序中。这样的系统可以帮助用户更好地了解租房市场和做出更准确的租房决策。

4、核心代码


import pymysql
import re
import numpy as np
from numpy import *
from matplotlib import pyplot as plt


def load_data_set():
    dataSet = []  # 初始化一个空列表
    """加载数据集"""
    conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='lianjiarent',
                           charset='UTF8')
    cur = conn.cursor()
    sql = "SELECT price,area FROM rent"
    cur.execute(sql)
    data = cur.fetchall()
    print(data)
    for i in data:
        temp = []
        price = i[0]
        area = i[1]
        pattern = re.compile('面积：(.*?)㎡')
        area2 = re.findall(pattern, area)
        if(area2==[]):
            temp.append(float(area[0]))
        else:
            temp.append(float(area2[0]))
        temp.append(float(price))
        dataSet.append(temp)
    print(dataSet)
    return dataSet

def distance_euclidean(vector1, vector2):
    """计算欧氏距离"""
    return sqrt(sum(power(vector1-vector2, 2)))  # 返回两个向量的距离


def rand_center(dataSet, k):
    """构建一个包含K个随机质心的集合"""
    n = shape(dataSet)[1]  # 获取样本特征值


    # 初始化质心，创建(k,n)个以0填充的矩阵
    centroids = mat(zeros((k, n)))  # 每个质心有n个坐标值，总共要k个质心
    # 遍历特征值
    for j in range(n):
        # 计算每一列的最小值
        minJ = min(dataSet[:, j])
        # 计算每一列的范围值
        rangeJ = float(max(dataSet[:, j]) - minJ)
        # 计算每一列的质心，并将其赋给centroids
        centroids[:, j] = minJ + rangeJ * random.rand(k, 1)
    return centroids   # 返回质心


def k_means(dataSet,k,distMeas = distance_euclidean,creatCent = rand_center):
    """K-means聚类算法"""
    m = shape(dataSet)[0] # 行数
    # 建立簇分配结果矩阵，第一列存放该数据所属中心点，第二列是该数据到中心点的距离
    clusterAssment = mat(zeros((m, 2)))
    centroids = creatCent(dataSet, k) # 质心，即聚类点
    # 用来判定聚类是否收敛
    clusterChanged = True
    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        for i in range(m):  # 把每一个数据划分到离他最近的中心点
            minDist = inf # 无穷大
            minIndex = -1 #初始化
            for j in range(k):
                # 计算各点与新的聚类中心的距离
                distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                if distJI < minDist:
                    # 如果第i个数据点到第j中心点更近，则将i归属为j
                    minDist = distJI
                    minIndex = j
            # 如果分配发生变化，则需要继续迭代
            if clusterAssment[i,0] != minIndex:
                clusterChanged = True
            # 并将第i个数据点的分配情况存入字典
            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
        print(centroids)
        for cent in range(k):  # 重新计算中心点
            # 去第一列等于cent的所有列
            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == cent)[0]]
            # 算出这些数据的中心点
            centroids[cent, :] = mean(ptsInClust, axis=0)
    return centroids, clusterAssment

def draw():
    datMat = mat(load_data_set())
    myCentroids, clusterAssing = k_means(datMat, 3)
    plt.scatter(array(datMat)[:, 0], array(datMat)[:, 1], c=array(clusterAssing)[:, 0].T)
    plt.scatter(myCentroids[:, 0].tolist(), myCentroids[:, 1].tolist(), c="r")
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
    plt.xlabel("单位/平方米")
    plt.ylabel("单位/元")
    plt.savefig("../static/image/total.png")
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    draw()