matlab用GCN做回归任务

虽然Graph Convolutional Network (GCN) 通常用于图像分类等分类任务，但也可以通过一些技巧将其用于回归任务。以下是一种简单的方法：

1. 将目标变量转换为节点特征向量，并将其添加到节点特征矩阵中。

2. 将GCN模型输出层的激活函数更改为线性激活函数，以输出连续值而不是概率。

3. 将损失函数更改为均方误差（MSE）或其他适合回归任务的损失函数。

下面是一个使用MATLAB中的GCN进行回归任务的示例代码：

% 创建图形数据和目标变量
G = graph([1 2 3 4 5], [2 3 4 5 1]);
nodeFeatures = rand(size(G.Nodes,1), 4);
target = [3.2; 1.1; 2.5; 4.0; 2.8];
nodeFeatures = [nodeFeatures target];

% 创建GCN模型
numClasses = 1; % 因为是回归任务，输出层只有一个节点
layers = [
    graphConvolutionLayer(16, 'Name', 'gcn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    graphConvolutionLayer(numClasses, 'Name', 'gcn2')
    % 将输出层的激活函数更改为线性激活函数
    regressionLayer('Name', 'regoutput')];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 16, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'LossFunction', 'mse'); % 将损失函数更改为MSE
net = trainNetwork(nodeFeatures, G.Edges.EndNodes, layers, options);

在这个例子中，我们将目标变量添加到节点特征中，并使用线性激活函数和MSE损失函数将GCN模型用于回归任务。请注意，这只是一种简单的方法，可能需要根据具体问题进行修改和优化。