在海量数据与资讯飞速增长的信息时代,数据供给与数据分析能力之间的矛盾日益突出,数据挖掘技术应运而生。聚类分析作为数据挖掘的一个重要领域,在发现潜藏的有价值信息,提高数据分析能力和数据解释质量方面有着深远的意义。因此对聚类分析的技术方法进行全面、系统和深入的研究是全球信息化发展的客观要求。把聚类分析技术应用于企业信息化,将带动现代信息技术服务于各个产业的发展。蚁群算法是近年来快速发展的一种仿生优化算法。该算法模拟蚂蚁的群体行为,采用了正反馈机制,具有并行性,鲁棒性,易于和其他方法结合等优点。蚁群算法应用于聚类分析,在离散优化问题上展现出了优异的性能与巨大的发展潜力。蚁群聚类算法在系统应用集成中能够为开发实施人员提供指导,为项目各种决策提供科学客观的依据。　　 本文阐述了数据挖掘的概念、分类和过程等基本内涵。概述了聚类分析的含义、形式、数据类型和相似度度量等内容；介绍了几种常用的聚类分析算法。接着全面阐述了蚁群算法的产生机制、原理及模型,分析了算法的优缺点；然后给出了蚁群聚类算法的分类,深入剖析了每种分类的原理和模型,指出了各自的长处与局限性。在上述研究基础上提出了一种融合K-means算法的改进蚁群聚类算法,利用前者能快速聚类的优点进行初次聚类,接着运用蚁群算法进行再次聚类,得到优化后的聚类结果。根据以上思想设计了算法的流程并进行了仿真实验,结果显示与K-means算法,基本蚁群算法等相比有更高的精确度。然后在对企业系统应用集成的产生背景,相关概念以及与办公自动化系统的联系作全面剖析的基础上,运用改进蚁群聚类算法对协同管理系统的数据集作聚类分析。在数据经过采集、合并、变换和平衡等预处理后,对其进行了聚类分析,得到系统应用的性别、.级别、部门、时间和模块等方面的特点倾向,对应用集成的设计实施有一定的指导价值。最后,总结了当前工作,分析了相关问题,给出了进一步研究工作的展望。本研究表明,结合其他算法的优点,相互取长补短,对蚁群聚类算法进行优化,能够得到具有实践意义和应用价值的改进蚁群聚类算法。