我有时间序列数据，可以每隔半小时测量一次活动量。 该活动具有每周定期模式，例如在星期一早上，音量最高，在周末，音量较低，依此类推。 我不明白RRCF是否会检测到周期性模式并给音量赋予不同的分数，即星期一早上被认为是正常的，而周四早晨则是异常的。
当然，对任何算法的任何建议都将不胜感激。
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从技术上讲，该算法能够看到这种区别。这样做的原因是，RCF的工作方式是随机切割要素并尝试查看哪些点最“孤立”（实际上，它计算出的分数要复杂一些）。如果星期一的分数总是很高，那么给定的点将不容易被隔离，因为会有许多点具有相同的分布。但是，如果星期三有一个特别高的点，如果算法在交易量和工作日随机分割，则很可能可以看到这些点是独立的。
但是，重要的是给算法提供很好的分割方法。特别要注意的是，在工作日内进行拆分并非易事，这是一个绝对的变量。
此类变量的最佳编码是正弦余弦编码，将工作日转换为两个正弦/余弦变量，因此该算法可以轻松地在各天进行拆分，同时保持它们之间的距离（即星期一与周日，直到周二），否则您会通过标签编码器丢失。
如果编码不清楚，请尝试阅读以下内容，它应该可以更好地解释这一概念：
https://ianlondon.github.io/blog/encoding-cyclical-features-24hour-time/