写一个GCN回归预测的matlab程序

以下是一个简单的GCN回归预测的 MATLAB 程序，使用的是 Karate Club 社交网络数据集：

% 读取数据
A = load('karate.adj');
X = eye(size(A,1)); % 节点特征矩阵
y = load('karate.labels');

% 构建邻接矩阵和度矩阵
D = diag(sum(A,2));
L = D - A;

% 计算归一化的拉普拉斯矩阵
D_sqrt_inv = diag(1./sqrt(sum(A,2)));
L_norm = D_sqrt_inv * L * D_sqrt_inv;

% 初始化模型参数
W1 = randn(size(X,2), 16); % 第一个卷积层的权重矩阵
W2 = randn(16, 1); % 输出层的权重矩阵
b1 = zeros(1, 16); % 第一个卷积层的偏置向量
b2 = 0; % 输出层的偏置值
lr = 0.1; % 学习率
epochs = 100; % 迭代次数

% 训练模型
for i = 1:epochs
    % 前向传播
    H = X * W1 + b1; % 第一个卷积层
    H = max(H, 0); % ReLU 激活函数
    Y = H * W2 + b2; % 输出层
    
    % 计算损失和梯度
    loss = sum((Y - y).^2);
    dY = 2 * (Y - y);
    dH = dY * W2';
    dH(H<0) = 0;
    
    % 反向传播更新参数
    dW2 = H' * dY;
    db2 = sum(dY);
    dW1 = X' * dH;
    db1 = sum(dH);
    W2 = W2 - lr * dW2;
    b2 = b2 - lr * db2;
    W1 = W1 - lr * dW1;
    b1 = b1 - lr * db1;
    
    % 输出训练进度
    fprintf('Epoch %d, loss = %f\n', i, loss);
end

% 输出预测结果
H = X * W1 + b1;
H = max(H, 0);
Y = H * W2 + b2;
fprintf('Predicted labels: %d\n', round(Y));

需要注意的是，这只是一个简单的实现，实际中可能需要进行更多的调试和优化。