MATLAB
实现基于
GCN图卷积神经网络多输入单输出多特征分类预测的详细项目实例
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图卷积神经网络（
GCN）作为一种基于图结构的深度学习方法，近年来在许多领域中取得了显著的研究进展。与传统的卷积神经网络（
CNN）不同，
GCN能够处理非欧几里得数据结构，特别适用于处理图数据。图数据的结构化特性使得
GCN在节点分类、图分类、链接预测等任务中表现出色。尤其是在社会网络分析、推荐系统、自然语言处理（
NLP）、生物信息学等领域，
GCN的应用潜力巨大。本项目旨在实现一个基于
GCN的多输入单输出多特征分类预测系统，能够在复杂的图数据中提取特征，并进行高效的分类预测。
多输入单输出多特征分类预测是指在多维输入数据下，通过图卷积神经网络提取多个特征，最终实现一个输出的分类预测。具体来说，输入数据不仅包括图结构信息，还可能包括与图节点相关的多个特征（例如文本、图像、数值等）。
GCN通过其图卷积层将这些特征进行融合，进而通过分类层生成最终的分类结果。传统的分类方法可能难以处理 ...