当今互联网技术和数据库迅速发展,使得人们对各种网络资源共享的需求越来越大,这些海量的数据资源超出了人们在可接受时间内收集、利用、管理和处理的能力。数据挖掘可以帮助人们在对特定的数据进行分析处理之后做出正确有效的决策。聚类是数据挖掘中一个重要的分支,因此成为了诸多学者专家的研究热点。近年来,许多研究人员将群体智能优化算法应用到聚类分析领域,在一定程度上改善了聚类效果和稳定性。群体智能算法的提出是受到生物界的启发,人工蜂群算法是群智能算法中的一颗新星,近年来展迅速,有很多的中外学者对其进行研究。本文首先分析了传统聚类算法的优缺点,简单阐述了人工蜂群算法的基本理论,然后对人工蜂群算法进行改进,最后结合改进的人工蜂群算法来对传统K-means聚类算法进行优化。主要工作如下:(1)针对基本人工蜂群算法的不足,本文提出了一种改进的人工蜂群算法。社会学习在群体智能中具有关键性的地位,在基本人工蜂群算法中,搜索食物的能力是通过引领蜂和跟随蜂的搜索过程来进行学习和提高。然而,在基本人工蜂群算法的搜索策略中,搜索范围是随机确定的,算法不能够控制搜索范围,这将导致搜索的精度不高,算法的收敛速度较慢的缺陷。为此,本文首先引入了包含更多最优解信息的中心解思想,以提高蜂群的搜索效率,加快算法的收敛速度,然后在充分考虑到人工蜂群算法在不同的进化时期对全局搜索能力和局部开采能力的要求是不同的特点后,在中心解思想的基础上,向蜜源搜索策略中加入动态调整因子,使得算法在不同的进化时期能够自动地调整搜索范围,增强了算法的寻优能力,较好地平衡了算法的搜索能力和开采能力。实验结果表明:改进后的算法的收敛速度和准确率都得到了较大的提升。(2)针对K-means算法在对数据集进行优化的过程中,具有对初始聚类中心的选择有较强的依赖性,容易陷入局部最优解等缺陷,本文将改进后的人工蜂群算法用于K-means算法对其进行优化。实验结果表明:改进后的算法在一定程度上减小了对初始聚类中心的依赖,具有较强的稳定性,且聚类效果有了明显改善。