随着电信市场竞争的日益加剧，以产品为中心的经营模式逐渐被以客户为中心的经营模式所替代。如何对客户进行科学有效的细分，进而针对不同的客户群实施差异化服务和营销，提升客户价值和自身的核心竞争力，已经成为电信企业的迫切需求。数据挖掘技术可以对客户数据进行智能分类，帮助企业更好的把握客户的需求特征，有助于企业利润的最大化。　　 蚁群聚类算法已经在数据挖掘领域中得到了广泛的应用，该算法不需要预先设定聚类数目和聚类中心，而且可以形成任意形状的簇。本文提出一种混合聚类算法，将基于信息熵的蚁群聚类算法和K—均值算法相结合。首先利用信息熵解决蚁群聚类算法设置参数较多，聚类时间较长的问题，然后将得到的初步聚类结果作为K—均值算法的初始值，再进行最终聚类。通过对标准数据集的测试，证明了混合聚类算法具有良好的聚类效果。本文重点将混合聚类算法应用于中国电信某省公司的客户聚类分析研究中，根据得到的优良的客户细分结果，为中国电信的服务和营销提出具体的差异化策略和建议。