最近的项目涉及多维时间序列的异常检测，以及引起异常情况的根因分析（根因定位），查找到很多时间序列异常检测的方法，但在判断异常后进行根因定位分析方法较少，目前可以利用无监督算法检测出异常，但不知道通过什么手段可以进行根因分析，有哪些常用的根因分析方法呢
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对于多维时间序列数据的异常检测，你可以使用一些常用的无监督学习算法，比如K-means算法、随机森林算法、聚类算法等。这些算法可以用来检测时间序列数据中的异常数据点，并分析其原因。此外，你还可以利用时间序列自回归模型（TSRM）、深度神经网络（DNN）等技术来实现根因定位的分析。