本文针对K-means算法容易出现局部最优的缺点,引入了一种改进的种群分类蚁群算法ICACA(Improved Character-base Ant Colony Algorithm)对其进行优化。蚁群算法采用了正反馈的原理,而且是一种本质上并行的算法,具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优,这可以有效的弥补K-means算法容易陷入局部最优的缺陷。本文提出的ICACA算法是在基本蚁群算法中,引入了种群分类和蚂蚁的感觉知觉特性,使得蚁群最大可能的寻找最优解,有效的避免了局部最优的可能。用这种改进的蚁群算法来优化K-means算法,建立了改进的蚁群聚类模型,并通过仿真实验,证明了该算法能有效阻止K-means算法在聚类过程中出现的停滞和局部最优现象,从而更好地达到全局最优的目的,使聚类的整体性能达到优化。将改进的算法应用于森林火灾的预测中,由于森林火灾数据维度大,数据值大,计算起来比较复杂。而K-means算法的实现过程简单,算法的时间复杂度低,正是森林火灾预测的首选方法。改进的蚁群聚类算法,在时间复杂性和聚类准确性之间达到了很好的平衡,更适合于森林火灾预测分析。最后通过建立火灾数据挖掘模型,对火灾数据进行聚类,达到火灾数据分类的目的,从而为森林火灾预测提供科学、可靠、客观的依据。