我有一组按半小时间隔测量活动量的时序数据。这项活动具有每周的周期性模式，例如，周一早上的活动量最高，周末的活动量较低等。我不确定RRCF是否能检测到这种周期性模式，并对周一早上被认为正常但周四早上被认为异常的活动量给出不同的评分。

当然，任何关于其他算法的建议都将不胜感激。

回答：

从技术上讲，是的，该算法能够区分这种情况。其原因在于RCF通过在特征上进行随机切割，并尝试查看哪些点是最“孤立”的（实际上，它计算的得分要复杂一些）。如果周一的得分总是很高，那么给定点将不容易被孤立，因为会有许多点具有相同的分布。然而，如果周三有一个特别高的点，如果算法随机在活动量和工作日上进行分割，它很可能会发现这个点是独立的。

然而，重要的是要为算法提供良好的分割手段。特别是，对于工作日这种分类变量，进行分割并非易事。
对于这种类型的变量，最佳编码方式是使用正弦-余弦编码，将工作日转换为两个正弦/余弦变量，这样算法可以轻松地在这些天之间进行分割，同时保持它们之间的距离概念（即，周一与周日和周二同样接近），而这在使用标签编码时会丢失。

如果编码方法不清楚，请阅读以下内容，应该能更好地解释这个概念：
https://ianlondon.github.io/blog/encoding-cyclical-features-24hour-time/