随着大数据时代的来临和云计算技术的发展,数据爆炸式增长。面对如此大量繁杂的数据,如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息是我们必须解决的问题。聚类问题作为数据挖掘体系中最重要的研究方向之一,其在诸多领域上都有着广泛的应用,选取合理的问题模型和方法,可以有效地从海量数据中得到所需要的有效信息并加以利用。本文针对带容量约束的聚类模型(CCP)进行研究,这是一种典型的聚类经典定位问题。针对原始的聚类方法依赖初始解、容易陷入局部最优的缺点,本文提出了改进的布谷鸟搜索算法求解问题。首先布谷鸟搜索算法(CS)具有较强的全局搜索能力及交互能力,能够通过莱维飞行的更新机制逃离局部最优陷阱,提高了种群的多样性,具有一定的优势。其次,在此算法基础上,为了提高CS算法搜索效率,用K-Means确定初始中心,快速产生初始解;同时利用环交换邻域搜索(CT)来对解进行进一步优化,在数据集中寻找可行负环,扩大解的空间搜索范围,改进了解的质量,能够更加快速地求得问题的近似最优解。本文采用OR-Library库中的数据集作为实例数据源进行了实验对比,运用MATLAB语言编写了计算程序。结果表明:在实验所采用的标准数据集上,首先,相较于K-Means算法、布谷鸟算法,改进后的布谷鸟算法性能明显有所提高;其次,与标准数据集的最优值相比,改进后的布谷鸟算法对比其他三种启发式算法更接近数据集的最优值,具有优越性。最后,采用物流配送中心选址实际数据验证,对本文提出的改进算法的实验结果与文献中算法进行对比分析,实验结果表明本文的改进算法解决聚类问题效果较好,说明本文所提出的方法具有一定地可行性和优越性。