Creo que ¿Cuáles son algunos métodos de clasificación de series temporales? es un resumen bastante detallado de los enfoques para la clasificación.
La agrupación o clasificación se puede utilizar para la detección de valores atípicos. Por ejemplo, agrupe las series temporales y cualquier punto que parezca no pertenecer a ningún grupo es un valor atípico. En otras palabras, si un punto está lejos de cualquiera de los centroides del clúster, es un valor atípico. De manera similar, se puede construir y usar un clasificador de una clase para datos normales o un clasificador de dos clases para datos normales y anómalos para la detección de valores atípicos.
Sin embargo, existen otros enfoques estándar y más basados en principios para la detección de valores atípicos en series temporales como http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/HO….
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Para conocer algunos enfoques muy recientes para la detección de anomalías / valores atípicos en series de tiempo basadas en modelos de Deep Learning, consulte ¿Cómo uso las redes LSTM para la detección de anomalías de series de tiempo?
