随着计算机的飞速发展，各个领域都产生了大量的数据，如何从海量的数据中找出需要的信息和有用的知识，成为社会中越来越关注的问题。经过众多专家学者的努力研究，一门新兴的学科----数据挖掘技术逐步的被用于海量数据的处理。从而有效的解决了“数据爆炸却知识贫乏”的问题。而作为数据挖掘技术之一的聚类分析也越来越受到研究者的关注，它既可用于独立数据的挖掘工具，也可用于其它数据挖掘的预处理步骤，颇具有研究价值。随着群体智能研究的不断深入，Deneubourg等人通过观察现实中蚂蚁堆积尸体和分类它们的幼体等自然行为，模拟蚂蚁的觅食活动，提出了蚁群算法的概念，并将蚁群算法引入到聚类分析中，从此开始了基于蚁群算法的聚类研究与应用。　　本文首先介绍了蚁群算法的基本原理、特点及其改进，在研究了聚类分析的基础上，针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷，提出了一种改进的蚁群聚类算法。实验结果表明，改进的算法可以加快聚类的速度，达到了改进的目的。然后通过一个例子具体说明蚁群算法在应用中的优势。最后通过总结现有的算法，在此基础上提出了一些需要完善的地方，推动蚁群聚类算法的进一步改进研究，让蚁群算法应用在更广泛的实践领域内。