本发明公开一种心律失常分类方法，包括以下步骤：步骤s1：对心电图序列数据进行预处理，得到大小为MAXTIME的序列节拍；步骤s2：建立权重胶囊网络；步骤s3：训练权重胶囊网络，并将序列节拍馈送到权重胶囊网络进行特征提取，输出得到数量为MAXTIME、维度可设定的节拍；步骤s4：将步骤s3中得到的节拍输入Seq2Seq模型，并将Seq2Seq模型的输出结果施加Softmax函数，最后得到心律失常不同类别的概率。本发明还公开一种心律失常分类方法的有效性验证方法。本发明利用权重胶囊网络和Seq2Seq模型结合的方法，从而自动进行心律失常分类并对其有效性进行验证，本发明节约人力资源、智能化程度高且解决了现有技术处理不平衡数据集时性能较差的问题。