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针对传统过抽样容易出现数据冗余和局限于处理静态数据的问题,提出一种基于流形排序的动态过抽样方法。该方法采用流形结构描述数据,根据数据内在的全局流形结构对少数类数据进行排序,选择出排序值高的数据执行重采样策略,以达到改善数据平衡度的目的。实验结果表明,在动态的不平衡数据集上,该方法获得了比当前同类方法更好的分类效果,还能有效提升分类器对少数类的识别性能。