写一个Python程序，实现对时序数据异常的分类

在这里我们可以使用一种经典的时序数据异常检测算法：基于熵的异常检测算法。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

def entropy_based_anomaly_detection(data):
    """
    基于熵的时序数据异常检测算法
    """
    # 计算数据的概率分布
    p = np.bincount(data) / len(data)
    # 计算熵
    entropy = -np.sum([p[i] * np.log2(p[i]) for i in range(len(p)) if p[i] > 0])
    # 计算异常阈值
    threshold = 0.95 * entropy
    # 遍历每一个数据点并判断是否异常
    anomalies = []
    for i in range(len(data)):
        # 计算当前数据点之前的概率分布
        p_i = np.bincount(data[:i]) / i
        # 计算当前数据点之前的熵
        entropy_i = -np.sum([p_i[j] * np.log2(p_i[j]) for j in range(len(p_i)) if p_i[j] > 0])
        # 判断是否异常
        if entropy_i > threshold:
            anomalies.append(i)
    return anomalies

# test example
data = np.random.randint(0, 10, 100)
data[50:70] = np.random.randint(20, 30, 20)
anomalies = entropy_based_anomaly_detection(data)
print(anomalies)

这个算法首先计算整个时序数据的熵(entropy)来得到一个异常阈值。然后遍历所有的数据点，并计算当前数据点之前的熵。如果当前数据点之前的熵大于异常阈值，就认为当前数据点是异常。

这个算法