gcn cluster code
时间: 2023-06-22 13:42:54 浏览: 48
以下是使用GCN实现图聚类的代码示例,代码使用Python和PyTorch实现:
```
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
# 定义GCN模型
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x, edge_index):
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
# 定义聚类函数
def k_means(x, k):
centroids = x[:k, :].clone()
while True:
distances = torch.cdist(x, centroids)
_, cluster = distances.min(dim=1)
new_centroids = torch.stack([x[cluster == i, :].mean(dim=0) for i in range(k)])
if torch.equal(new_centroids, centroids):
break
centroids = new_centroids
return cluster
# 加载图数据
data = ... # 从文件或数据库中读取
# 初始化GCN模型
model = GCN(input_dim=data.num_features, hidden_dim=16, output_dim=8)
# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
model.train()
optimizer.zero_grad()
x = model(data.x, data.edge_index)
loss = F.mse_loss(x, data.y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 聚类节点
with torch.no_grad():
model.eval()
x = model(data.x, data.edge_index)
clusters = k_means(x, k=4)
# 输出结果
print(clusters)
```
上述代码中,我们首先定义了一个GCN模型,并使用PyTorch中的GCNConv层实现了卷积操作。然后,我们定义了一个聚类函数k_means,该函数使用k-means算法对节点进行聚类。在模型训练完成后,我们使用训练好的GCN模型对节点进行特征提取,并使用k-means算法对节点进行聚类。最后,我们输出了聚类结果。