基于图卷积神经网络(GCN)的Matlab数据分类预测代码实现及应用

上传者: uTdobEThgut | 上传时间: 2025-10-05 15:05:44 | 文件大小: 473KB | 文件类型: ZIP
如何使用Matlab 2022A及以上版本实现基于图卷积神经网络(GCN)的数据分类预测。首先解释了GCN的基本概念,即它通过在图上执行卷积操作来提取特征,从而完成分类或回归任务。接着逐步展示了从导入数据集、构建图结构,到定义GCN层、构建模型并训练,最后进行预测和评估模型性能的具体步骤。文中提供了大量实用的Matlab代码片段,帮助读者更好地理解和掌握这一过程。 适合人群:对图卷积神经网络感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是那些希望在Matlab环境中实现GCN模型的人群。 使用场景及目标:①为科研工作者提供一种新的数据分析方法;②帮助企业技术人员解决涉及复杂关系网的数据挖掘问题;③辅助高校师生开展相关课程的教学与实验。 其他说明:由于Matlab本身并不直接支持GCN层,因此需要用户自行定义此类别,这对使用者有一定的编程能力和理论基础要求。此外,文中提到的所有代码均需在Matlab 2022A及以上版本运行。

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