我有大约 10,000 个时间序列，每个有 65 个时间点。我有兴趣将每对时间序列分类为“相似”或“不相似”。这是两个相似（左）和不相似时间序列（右）的示例：

我先验地知道某些对是否应该“相似”，所以我有类标签并且可以训练分类器。我用于分类器的输入是 i）两个时间序列之间的相关系数和 ii）欧几里得距离。

我的问题是，还有哪些其他统计数据可以测量像这样的时间序列的相似性并且可以用作分类器的输入？动态时间扭曲？我有兴趣计算输入分类器的一些度量。如果有人可以建议其他人，我将不胜感激。

编辑：这里有更多“相似”（顶部）和“不相似”对（底部）的示例。

Edit2：响应 Eamonn 的回答，这是相似（洋红色）和非相似类（青色）的欧几里得距离直方图。欧几里得距离提供了丰富的信息，但不足以完美地分类这些对。