时间序列分类是时间序列数据分析中的重要任务之一.不同于时间序列分析中常用的算法与问题,时间序列分类是要把整个时间序列当作输入,其目的是要赋予这个序列某个离散标记.它比一般分类问题困难,主要在于要分类的时间序列数据不等长,这使得一般的分类算法不能直接应用.即使是等长的时间序列,由于不同序列在相同位置的数值一般不可直接比较,一般的分类算法依然还是不适合直接应用.为了解决这些难点,通常有两种方法:第一,定义合适的距离度量(这里,最常用的距离度量是DTW距离),使得在此度量意义下相近的序列有相同的分类标签,这类方法属于领域无关的方法;第二,首先对时间序列建模(利用序列中前后数据的依赖关系建立模型),再用模型参数组成等长向量来表示每条序列,最后用一般的分类算法进行训练和分类,这类方法属于领域相关的方法.长期以来,研究者往往只倾向于使用其中一种算法,而这两类算法的比较却比较缺乏.文中深入分析了这两类方法,并且分别在不同的合成数据集和实际数据集上比较了两类方法.作者观测到了两类算法在不同因素影响下的性能表现,从而为今后发展新的算法提供了有力依据.