我将有一个设备，可以测量每个特定时间间隔的温度值。
我想训练一个模型来了解哪些值不属于“正常”值，如果是，则提出警报。所以，我想要一个异常的时间序列检测模型。
起初，我想过使用一个聚类模型（kmeans，层次结构）。所以，在开始的时候，我会有很多警报。后来，会创建一些集群，希望我会有一个好的模型！ / p>
但是，由于我对此没有任何经验，我想问这种方法是否正确或存在其他方法。我应该使用什么样的工具（要么是Python R）。
我已经阅读了很多链接和一些论文，我可以看到有些人不建议使用kmeans do not use k means。
此外，我不确定如何/是否使用动态时间扭曲聚类。
我读了一篇论文Clustering of Time Series Subsequences is Meaningless，其中指出在某些条件下应用聚类是没有意义的。
我也看到了tsouliers package，twitter's anomaly detection，但我不确定我说的应该使用哪种方法/工具。
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我也试图让异常检测工作。我开始使用ARMA模型来解决这个问题，但他们有很多误报。所以我想尝试使用PCA。想法是使用PCA组件来近似函数。我通过这个link得到了这个想法。希望这会对你有所帮助。当我完全实现它时，将更新以更好地回答。