基于密度的时序数据异常检测方法检测局部数据异常点时性能好，但检测全局数据异常点时效果不佳；对于数据分布不均匀的情况可能出现误判。

是的，基于密度的时序数据异常检测方法在检测局部数据异常点时性能较好，但在检测全局数据异常点时效果不佳，同时对于数据分布不均匀的情况可能出现误判。

基于密度的时序数据异常检测方法通常包括基于局部密度的方法和基于全局密度的方法。基于局部密度的方法，如局部离群因子(LOF)和相对密度漂移(RDOS)，通常比较适用于检测局部数据异常点，能够有效地发现数据中的小聚类和噪声点，但在检测全局数据异常点时可能失效。基于全局密度的方法，如基于高斯混合模型(GMM)的方法和基于核密度估计(KDE)的方法，通常更适用于检测全局数据异常点，但对于数据分布不均匀的情况可能出现误判。

因此，在实际应用中，可以根据数据的特点和异常检测的需求，选择合适的方法和参数，或者结合多种方法进行异常检测，以充分利用各种方法的优势，提高检测精度和鲁棒性。