有一定数量的房屋数据，包括房屋的面积、卧室数量、地理位置等信息以及对应的房价。下面哪个方法可以更好地帮助我们预测一些新的房屋的房价?A. 逻辑回归B. 线性回归C. K-均值D. 支持向量机

步骤 1：理解问题类型
问题要求预测房屋的房价，这是一个典型的回归问题，因为房价是一个连续的数值变量，而不是分类变量。
步骤 2：分析选项
A. 逻辑回归：逻辑回归主要用于分类问题，特别是二分类问题，不适合用于预测连续数值。
B. 线性回归：线性回归用于预测连续数值，通过建立输入特征与输出之间的线性关系来预测目标变量。
C. K-均值：K-均值是一种聚类算法，用于将数据集划分为K个簇，不适用于回归问题。
D. 支持向量机：支持向量机主要用于分类问题，虽然也有回归版本（支持向量回归），但不是首选方法。
步骤 3：选择最佳方法
根据问题类型和选项分析，线性回归是最佳选择，因为它直接适用于回归问题，即预测连续数值。