C++とOpenCVでLOF(Local Outlier Factor)による異常検知プログラムを実装。何故か毎フレーム描画しているが、とりあえずあげておく。 LOF(Local Outlier Factor)とは データマイニング分野で利用される異常検知手法。あるデータの密度がその他のデータの密度と比べて小さいかどうかを評価することで、異常なデータを見つける。 Wikipedia 元論文 実験結果 入力データは(x, y)の2次元データ30個 異常と判定されたデータは赤い点で描画。 使用方法 Window上で左クリックして、データ点を作成。30個程度あれば、十分のはず。 ”l”を押すと、異常検知を行う。異常(外れている)点は赤色で表示。 適当なキーを押すと、異常データの表示を終了。 ”q”を押すと、終了。 ソースコード Github 動作環境: Mac(OS X Yosemite), C
![Local Outlier Factorによる異常検知 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cbb12e735937d9b881b3669b72d96d4eb6d40a3f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9TG9jYWwlMjBPdXRsaWVyJTIwRmFjdG9yJUUzJTgxJUFCJUUzJTgyJTg4JUUzJTgyJThCJUU3JTk1JUIwJUU1JUI4JUI4JUU2JUE0JTlDJUU3JTlGJUE1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0yMmIzYWZhMmNjNmNkYzFmZjI0ZDY0ZDRhYTk4ZmViNg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzYWlneW8tayZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmU2MTUxNmY5NDFkMWI3MzA5NTJjMTUxMzk1MTkxNzY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D7a09265fa9df60cea761571bbc1fea98)