散布図データの教師なし異常検出がしたい

散布図データX（2次元もしくは多次元、現在多次元のため2次元に次元削減もしたい）があり特に教師もないのですが、外れ閾値を算出して、新規データN（ラベル付けのN増し等）に対して、異常検知を実行し正しいデータN増しを実現したい。

Step1　データの次元圧縮（多次元→2次元）

Step2　散布図データX（教師なし）より外れ閾値を算出

Step3　グラフ化（Plotグラフ、閾値の表示）

Step4　新規データNに対し異常検知を実行

コードを教えていただけると非常に助かります。

よろしくお願いいたします。

[Akira Agata]

下記のデモが参考になるかと思います。このデモでは、公開データセットをもとに、以下の処理をおこなっています。

MATLABによる予知保全のデモ

Step1　14次元のデータを、正規化したうえで PCA により 2 次元に圧縮

Step2　3つの手法による「教師なし」の外れ値(異常)検出

Step3　第１ー第２主成分平面上でのグラフ化

Step4　新規データ(検証データ)に対し異常検知を実行

正常から異常まで 4 段階の分類をしているため若干コードが複雑ですが、ご参考になれば幸いです。