多特征数据分类预测采用PCA-GCN结合，实现主成分降维与图卷积神经网络的集成应用。利用Matlab2023，针对多输入单输出分类问题，邻接矩阵反映特征间相关性，将不同特征作为节点输入至GCN。图卷积神经网络扩展传统CNN在图结构数据上的应用，目标为学习节点表示，用于节点分类、图分类等任务。

在多特征分类预测中，首先构建图结构，将数据表示为图，节点为样本，边为节点间关系。构建邻接矩阵或邻接表表示图结构。每个节点具有多个特征，通过传统特征提取方法或其他深度学习模型获取节点的初始特征表示。

通过图卷积层逐步更新节点表示，每一层中，节点特征与其邻居节点特征聚合，并应用非线性激活函数，融合自身特征及邻居特征。在最后一层节点表示上，应用全连接层或其他分类器进行节点分类预测，使用softmax激活函数将表示映射至类别概率分布。

GCN训练通过标注数据集进行，使用交叉熵损失度量预测结果与真实标签差异，反向传播算法更新模型参数。GCN性能依赖于图结构和节点特征表示，构建图和设计特征表示需仔细考虑，训练需大量标注数据和计算资源。

GCN中的卷积与CNN卷积相似，通过神经元与权重相乘学习数据特征，滑动窗口在图像识别系统中学习面部特征。在图卷积网络中，模型从相邻节点学习特征，GCN与CNN主要区别在于GCN设计用于非欧几里得数据结构，节点与边顺序可能变化。

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文章来源：天狐定制

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