SCAN улучшает методы обнаружения аномалий в временных рядах на основе реконструкции, интегрируя многоуровневое кластерное моделирование, основанное на окрестностях. Метод использует представления центров кластеров для ограничения реконструкции нормальных паттернов и получает оценку вероятности аномалии на основе вероятности принадлежности к кластеру и ошибки реконструкции. Широкие эксперименты на реальных данных показывают, что SCAN достигает наилучших результатов.