6、迈向高效并行计算的数据流分类器

迈向高效并行计算的数据流分类器

在当今数据爆炸的时代，处理高速数据流成为了一个重要的挑战。数据流分类器需要能够快速、准确地对不断到来的数据进行分类。本文将探讨一种基于 KNN（K-Nearest Neighbors）的并行数据流分类器，它具有高度的可并行性，能够应用于高速数据流。

1. 实时 KNN 的实验分析

为了评估实时 KNN 作为并行数据流分类器的潜力，进行了一系列实验。

1.1 实验设置

• 滑动窗口大小 ：使用了多个滑动窗口大小（50、100、250、500、1000、2000 和 5000 个实例）来评估训练集大小对 KNN 分类器的影响。
• K 值 ：KNN 分类器的 K 值固定为 3，并采用“滑动窗口”方法。
• 模拟次数 ：每个模拟运行 6 次。
• 评估指标 ：记录完整数据流的平均准确率和相应的平均处理时间。
• 框架 ：使用 MOA 框架实现 KNN 分类器，该框架是一个开源环境，用于评估数据流分类、聚类和回归算法，并进行比较。
• 数据流生成器 ：使用 MOA 的三个带概念漂移的人工数据流生成器，包括 STAGGER 数据流、SEA 数据流和随机树生成器。每个生成器创建 35,000 个实例用于分类，并进行三种不同的概念漂移测试：突然概念漂移、渐进概念漂移和反复概念漂移。