为解决通信数据集不平衡性明显导致分类难度大幅上升的问题，提出一种时间序列模糊分割的分类算法。利用主成分分析法取得特征值最大的特征矢量，根据区间数理论建立数据的时间序列，用数据与类别间的兰氏距离测度函数表征通信数据时间序列的分割目标，依据模糊分类矩阵差值与收敛条件的判定关系，获取模糊分割的分类结果。实验结果表明：本文算法3种分类情况的数据数量始终位于相应的理想水平上，正确性较高，错误性与失效性较低。
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