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时间序列是一类广泛存在于商业应用和科学研究中的复杂数据，如每日股票价格、电信用户的每日通话分钟数、太平洋每天海表面的温度值等。
本文提出了一种将时序相似性度量与k-近邻分类方法相结合的时序分类方法。并将该方法成功地应用于电信行业中的客户流失分析。文章在分析传统分类方法和时序相似性度量的基础上，筛选出一种时序相似性度量和k-近邻分类方法相结合进行时序分类分析；针对国内现有的电信行业客户流失分析方法存在的问题，提出将上述时序分类方法应用于客户流失分析。经与应用C4.5算法的流失分析结果进行比较，发现本文提出的方法有较好的表现。