前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预解决启动数据集的制造和加载，最后经过Pytorch成功K-NN+GCN模型对缺点数据的分类。
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参考之前的文章，启动缺点10分类的预解决，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：
train_set、val_set、test_set 均为依照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保留数据
上图是数据的读取方式以及预解决思绪
50个epoch，准确率95%，用GCN网络分类成果清楚，模型能够充沛提取轴承缺点信号的全局空间和部分特色，收敛速度快，性能优越，精度高，成果清楚!
准确率、准确率、召回率、F1 Score
缺点十分类混杂矩阵：
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