请在matlab中编写图卷积神经网络代码

在MATLAB中创建一个图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCNN）通常需要使用Graph Learning Toolbox，特别是`deepgraph`和`convolveFeatures`函数。这里是一个简单的示例，展示如何构建一个基础的GCNN模型用于节点分类：

% 导入所需工具箱
if ~isToolboxInstalled('Deep Learning Toolbox')
    error('Deep Learning Toolbox is required for this example.');
end
if ~isToolboxInstalled('Graph Learning Toolbox')
    error('Graph Learning Toolbox is required for graph convolution operations.');
end

% 假设我们已经有了一个预处理过的图数据结构 deepgraph G
% 和对应的特征矩阵 X

% 创建深图对象
G = deepgraph(X);

% 定义GCN层参数
numLayers = 2; % GCN层数
numFeatures = size(X, 2); % 特征维度
numClasses = numLabels; % 类别数（假设已经知）

% 构建GCN网络
layers = [
    gcnLayer(numFeatures, numFeatures) % 第一层GCN
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出层
    softmaxLayer % 归一化层
];

% 设置学习速率等超参数
options = trainingOptions('adam', ... 
    'MaxEpochs', 50, ... 
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {Xval, Yval}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 初始化并训练网络
net = trainNetwork(G, X, layers, options);

这个例子中，我们首先创建了一个`deepgraph`对象，然后定义了GCN层的数量和特征维度。`gcnLayer`创建了GCN层，`fullyConnectedLayer`和`softmaxLayer`分别对应全连接层和归一化层。`trainNetwork`函数用于训练整个网络。

注意，实际应用中你需要根据你的数据集替换掉`G`和`X`变量，并可能需要调整其他参数如学习率、优化器等。此外，为了评估模型性能，可以提供验证数据集`Xval`和`Yval`。