GCN分类:基于图卷积神经网络的数据分类预测(Matlab语言,邻接矩阵为特征相关系数)

上传者: HeTowjxBK | 上传时间: 2025-10-05 15:15:48 | 文件大小: 1.09MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于图卷积神经网络(GCN)的数据分类预测方法及其在MATLAB中的实现。GCN作为一种处理图结构数据的深度学习模型,在这个案例中,不同特征被视为节点,它们之间的相关系数构成邻接矩阵并输入GCN中,以捕捉特征间的复杂关联性。文中详细描述了数据准备、GCN模型构建、代码实现及运行效果。提供的MATLAB代码已调试完毕,附带测试数据集,支持直接运行,适用于MATLAB 2022b及以上版本。运行结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图,有助于评估模型性能。 适合人群:从事数据科学、机器学习研究的专业人士,尤其是对图卷积神经网络感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标:①需要处理具有复杂关联性的数据集;②希望通过GCN提高数据分类预测准确性;③希望快速上手并验证GCN模型的实际效果。 其他说明:代码注释详尽,便于理解和修改;提供完整的测试数据集,方便初次使用者直接运行体验。

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