Local Outlier Factorによる異常検知

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

1. 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。
2. ”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。
3. 適当なキーを押すと、異常データの表示を終了。
4. ”q”を押すと、終了。

ソースコード

Github

動作環境： Mac(OS X Yosemite), Clion, OpenCV2.4.8, C++11