EI级 | Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测
目录
- EI级 | Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
1.Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测 Matlab2023
2.多输入单输出的分类预测，邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中！
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它扩展了传统卷积神经网络（CNN）在图数据上的应用。
GCN的目标是学习节点的表示，以便用于节点分类、图分类等任务。在节点分类问题中，给定一个带有标签的图，GCN通过学习节点的表示来预测未标记节点的标签。
对于多特征分类预测，GCN可以通过以下步骤进行：
构建图结构：首先，将数据表示为图结构，其中节点表示样本，边表示节点之间的关系。例如，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。
特征表示：每个节点可能具有多个特征。将这些特征表示为节点的初始特征向量。可以使用传统的特征提取方法或者其他深度学习模型来获取节点的初始特征表示。
图卷积层：GCN通过多个图卷积层来逐步更新节点的表示。在每一层中，GCN将节点的特征与其邻居节点的特征进行聚合，并应用一个非线性激活函数。这样可以融合节点自身的特征以及与其相关联的邻居节点的特征。
分类预测：在最后一层的节点表示上，可以应用全连接层或其他分类器来进行节点的分类预测。通常使用softmax激活函数将节点表示映射到类别概率分布上。
训练：使用标注数据集进行GCN的训练。可以使用交叉熵损失函数来度量预测结果和真实标签之间的差异，并使用反向传播算法来更新模型参数。
GCN的性能很大程度上依赖于图的结构和节点特征的表示。因此，在构建图和设计节点特征表示时需要仔细考虑。此外，GCN的训练需要大量的标注数据和计算资源。
GCN 中的卷积与卷积神经网络中的卷积相同。它将神经元与权重（滤波器）相乘，以从数据特征中学习。
它在整个图像上充当滑动窗口，以从相邻单元中学习特征。该滤波器使用权重共享在图像识别系统中学习各种面部特征。
现在将相同的功能转移到图卷积网络中，其中模型从相邻节点中学习特征。GCN 和 CNN 之间的主要区别在于，GCN 被设计为在非欧几里得数据结构上工作，其中节点和边的顺序可能变化。
程序设计
- 完整程序和数据资源私信博主回复Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测。
% Channel relations
adjacency = zeros(numChannels,numChannels);
for i = 1:numChannels
topkInd = zeros(1,topKNum);
scoreNodeI = score(i,:);
% Make sure that channel i is not in its own candidate set
scoreNodeI(i) = NaN;
for j = 1:topKNum
[~, ind] = max(scoreNodeI);
topkInd(j) = ind;
scoreNodeI(ind) = NaN;
end
adjacency(i,topkInd) = 1;
end
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124864369
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127896974?spm=1001.2014.3001.5502
