Кластеризация временных рядов - актуальная задача современного анализа данных. Она требует разработки мер различия, учитывающих зависимость объектов от времени. В этой области уже была проделана большая работа, многие методы для нахождения расстояния между временными рядами основаны на сокращении размерности. Однако слабым местом на данный момент остается кластеризация коротких временных рядов, которые широко используются в таких областях как экономика, социология, демография и др. Поэтому предлагается новый метод, который строит матрицу расстояний только по характеристикам ряда. В статье описаны современные меры различия временных рядов; предложенная нами мера различия, основанная на характеристиках, и показаны результаты экспериментов применения этого метода на двух наборах искусственных данных в сравнении с другими методами. Библиогр. 12 назв. Ил. 2. Табл. 1.