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本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于字典树和覆盖度的时间序列分类方法及装置，方法包括：获取时间序列数据集，即数值型时间序列数据集；对数值型时间序列数据集进行预处理，得到符号化时间序列数据集；根据符号化时间序列数据集的模式特征，构建字典树，模式特征为从根结点到任意结点路径上所有结点的字符序列；采用覆盖度指标，计算字典树中各结点的评估值；基于各个结点的评估值，确定模式特征代表；基于模式特征代表和分类器模型，得到时间序列分类器；基于时间序列分类器，对待分类的时间序列数据进行分类。本发明从海量模式特征中基于字典树和覆盖度挖掘模式特征代表，得到时间序列分类器，提高时间序列数据分类的效率和准确性。