针对传统的SVM算法在非平衡数据分类中分类效果不理想的问题，提出一种基于分类超平面和SMOTE过采样方法(HB_SMOTE)。该方法首先对原始训练样本集使用WSVM算法找到分类超平面，然后按一定标准剔除负类中被错分的样本、靠近分类超平面的样本以及远离分类超平面的样本。在UCI数据集上的实验结果表明：与RU_SMOTE等重采样方法相比，HB_SMOTE方法对正类样本和负类样本都具有较高的分类准确率。