Los métodos para detección de anomalías buscan identificar observaciones que se desvían ostensiblemente de lo esperado. Esos métodos suelen utilizarse con datos de baja dimensionalidad, tales como las series de tiempo. Sin embargo, la creciente importancia de las series de redes de pagos y exposiciones –series de alta dimensionalidad- en el seguimiento de los mercados financieros exige métodos aptos para detectar redes anómalas. Para detectar una red anómala, la reducción de dimensiones permite cuantificar qué tan diferentes son las características conectivas de una red (i.e. su estructura) con respecto a aquellas que pueden ser consideradas como normales.
