在经济全球化的背景下,国内外企业之间的竞争越发激烈,导致企业获取新客户的成本愈发高昂,而减少长期客户的流失能够有效的增加公司的利润,因此,公司正在将重点从获取新客户转移到保留现有客户群。准确的客户流失预测有助于公司找到潜在的流失客户来减少损失,因此被认为是营销重点。但客户流失在许多行业内都是小概率事件,这意味着公司中留下的客户数量远远超过了流失客户的数量,因此,客户流失预测可以归属于不平衡数据的分类问题,其中流失客户属于少数类数据,而非流失客户属于多数类数据。传统的分类学习算法不能很好的运用于不平衡数据集,从而不能准确的发现潜在的流失客户,给企业带来了大量的损失,减少了企业在行业中的竞争力,不利于公司的长远发展,因此,一个精确的客户流失预测系统对企业来说是十分重要的,为了提高传统的分类算法对少数类的识别率,从而提升客户流失预测系统的预测结果,本文从数据采样算法方向出发,提出了三种混合算法,主要的研究成果如下:（1）提出了一种基于SMOTE的混合采样算法,该算法是为了解决经典的SMOTE算法在合成新样本时容易引起样本分布边缘化与引入噪声的问题。算法首先根据样本标签将训练集中的样本分为多数类数据集与少数类数据集,然后对多数类数据集采用结合聚类的欠采样算法,算法应用少数类样本的个数计算出K值对多数类样本进行KMeans聚类,之后用离簇心较近的样本来代替整个多数类簇,通过降低少数类样本的合成数量来减少噪声样本的生成。然后对少数类样本采用三角中线过采样算法,将合成样本的区域限制在三角形内部,较好的解决了样本分布边缘化的问题。通过与多种采样算法对比,本算法在公开的客户数据集上获得了较好的效果。（2）提出了一种基于DBSCAN聚类的混合采样算法,算法是针对少数类样本的类内不平衡问题,与欠采样算法保留的多数类样本质量较差的问题而提出的。算法首先对多数类样本使用基于数据密度的欠采样算法,使保留的多数类样本具有较高的价值,其次算法通过对少数类进行DBSCAN聚类,来删除噪声数据和离群点,并将余下的少数类样本划分到密度不同的类簇内,然后通过计算类簇的簇密度,将少数类簇划分为密集簇与稀疏簇,对稀疏簇赋予较高的采样倍率,对密集簇赋予较低的采样倍率,通过在类簇中合成新的样本使不同类簇内的样本数量趋于均衡,来解决样本类内不平衡问题。实验结果表明,本算法在公开的不平衡客户数据集上对少数类的识别精度高于其他采样算法。（3）提出了一种应用K近邻的混合采样算法,算法首先对多数类样本使用本章提出的安全区域欠采样算法来删除噪声数据和一部分无用的样本,然后通过欧氏距离计算少数类样本到所有训练样本的距离,并得到离它距离最近的K个样本,通过这K个样本的类型将少数类划分为边界域和安全域,由于边界处的样本对分类作用更大因此赋予较高的采样倍率,并在合成时使用本章提出的插值策略使多数类也参与样本的生成,解决了合成样本的方式过于单一造成新样本质量下降的问题。通过与其他采样算法在公开的不平衡客户数据集比较,本算法获得较好的结果。