蚁群算法因其具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索等优点，已经成功地应用于解决各类复杂优化问题，然而蚁群算法中收敛早，易陷入局部最优等缺点也一直存在。聚类分析是数据挖掘中重要的课题之一，特别是聚类分析中非监督学习机制，可以事先不需指明聚类的个数。研究表明，将蚁群算法与聚类分析进行组合形成蚁群聚类算法，可以很好地解决蚁群算法中易陷入局部最优的问题，把它运用于解决实际问题，具有显著的效果。对蚁群算法的基本原理和算法思想进行分析与研究，以旅行商问题为例说明了它的实际应用，介绍了聚类分析中聚类算法的种类及各自的算法思想，重点研究了基于网格的几种聚类算法，指出了输入参数对算法的聚类效果影响较大的问题。对蚁群聚类算法的种类进行了研究，针对基于蚂蚁堆的聚类算法中存在以下问题：参数设置复杂、蚂蚁移动随机性大而导致算法收敛速度慢，对标准蚁群聚类算法进行分析，结合自适应策略思想，提出了一种改进的自适应蚁群聚类算法，该算法简化了参数的设置，并引入自适应策略函数，设置相似度阈值，动态调整蚂蚁的运动状态，降低蚂蚁移动的随机性，最后将改进前后的算法用于处理同一个数据集，实验结果表明改进后的算法在迭代次数上更少，算法的收敛速度更快，效率更高。对客户细分方法研究发现，客户细分在银行客户关系管理中发挥着重要的作用。选取了某银行中个人存款的数据，去掉姓名、性别，交易类别等不相关属性，按照客户的存款，贷款及月薪等情况将客户分成五大类，将改进后的算法与K均值聚类算法用于识别这些数据，得到聚类结果，通过实验对比和理论分析，发现改进后的算法在识别正确率方面，要优于K均值聚类算法。