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基于時序對齊的K近鄰分類器是時間序列分類的基準算法．在實際應用中，同類復雜時間序列經常展現出不同的全局特性．由于傳統時序對齊方法平等對待實例特征并忽略其局部辨別特性。因此難以準確、高效地處理此類具有挑戰性的時間序列，為了有效對齊并分類復雜時間序列。提出了一種具有辨別性的局部加權動態時間扭曲方法，用于發現同類復雜時間序列的共同點以及異類序列間的不同點，同時，通過迭代學習時間序列對齊點的正例集與負例集。獲取每條復雜時間序列中每個特征的辨別性權重．在多個人工和真實數據集上的實驗結果表明了基于局部加權對齊策略的K近鄰分類器所具有的可解釋性與有效性，并將所提出方法擴展至多變量時間序列分類問題中．
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