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。