ChangeFinder（変化点検知）を実装してみた - Qiita

製造業出身のデータサイエンティストがお送りする記事 今回は時系列データの変化点を検知する異常検知手法のChangeFinderを実装（サンプルコード）しました。 はじめに 過去に異常検知手法や時系列データの解析手法を整理しておりますので、興味ある方はそちらも参照して頂けますと幸いです。 多変量統計的プロセス管理（MSPC) 疎構造学習による異常検知 時系列解析 状態空間モデル 隠れマルコフモデルを用いた異常検知 ChangeFinderとは 自己回帰モデル（ARモデル）の学習に「オンライン学習」と「忘却機能」を追加したSDARアルゴリズムを活用した手法が「ChangeFinder」です。山西先生がNEC在籍時代に発明した手法だそうです。詳細はデータマイニングによる異常検知に詳しく書かれておりますのでご参照ください。 下記に簡単にアルゴリズムを整理しておきます。 SDARで確率密度を学習（第