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基于時(shí)序?qū)R的K近鄰分類器是時(shí)間序列分類的基準(zhǔn)算法．在實(shí)際應(yīng)用中，同類復(fù)雜時(shí)間序列經(jīng)常展現(xiàn)出不同的全局特性．由于傳統(tǒng)時(shí)序?qū)R方法平等對(duì)待實(shí)例特征并忽略其局部辨別特性。因此難以準(zhǔn)確、高效地處理此類具有挑戰(zhàn)性的時(shí)間序列，為了有效對(duì)齊并分類復(fù)雜時(shí)間序列。提出了一種具有辨別性的局部加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間扭曲方法，用于發(fā)現(xiàn)同類復(fù)雜時(shí)間序列的共同點(diǎn)以及異類序列間的不同點(diǎn)，同時(shí)，通過迭代學(xué)習(xí)時(shí)間序列對(duì)齊點(diǎn)的正例集與負(fù)例集。獲取每條復(fù)雜時(shí)間序列中每個(gè)特征的辨別性權(quán)重．在多個(gè)人工和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了基于局部加權(quán)對(duì)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(kuò)展至多變量時(shí)間序列分類問題中．
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