数据分组处理算法GMDH源代码是自组织数据挖掘的核心算法

资 源 简 介

数据分组处理算法GMDH源代码是自组织数据挖掘的核心算法

详 情 说 明

GMDH（Group Method of Data Handling）是一种自组织数据挖掘算法，能够通过逐步构建复杂模型来优化预测精度。其核心思想源于生物神经系统的自组织特性，通过多层模型筛选最优组合，从而实现数据的高效分类和预测。

与传统回归分析不同，GMDH 尤其擅长处理小样本数据，避免了传统方法中可能出现的过拟合问题。它通过迭代评估不同变量组合，自动选择最优结构，不需要人为预设模型形式，从而提升了泛化能力。

该算法的核心流程包括数据分组、候选模型生成和模型择优。每一层筛选出表现最优的中间模型，并作为下一层的输入，最终构建出高精度预测系统。这种分层递进的方式，使得 GMDH 在金融预测、工业优化等领域表现优异。