我们正在尝试建立一个模型，收集特定的酒店预订数据，试图找出酒店的预订方式、住宿方式、住的类型、平均每天的预订量。预订可能会从工作日到周末、冬季到夏季、正常日和假期期间有所不同。所有这些因素都是有责任的。

然后，随着时间的推移，我们想知道预订是否变得异常，例如通常年轻夫妇预订酒店很多，突然间，一群商务人士入住了几天。

由于在这种情况下，我们没有正常和异常的样本/标签，因此我们开始考虑使用无监督学习，例如聚类。比如说，我们构建了一个样本（每周的预订功能），可以追溯到年初。然后，我们尝试对它们进行聚类，然后，我们每周计算当前周，看看它是否属于任何聚类？或者是异常点突出需要注意。

这是一种合理的方法还是有更好的方法？