信息时代的到来，数据的指数级增长，自动从海量数据库中方便、准确地获取有用知识和发现数据间的有用模式已成为人们迫切的需要，也促使数据挖掘方法与技术的研究应用不断深入，推陈出新。模糊聚类分析就是在这种背景下不断发展起来的一种数据挖掘方法，它将模糊理论引入聚类分析中，描述了每个对象隶属于每个类别的相似程度。随着数据挖掘技术的发展，模糊聚类分析得到了广泛的关注和研究。　　目前对模糊聚类的算法研究，大多数是在硬聚类的基础上扩展而来。如基于目标函数的迭代爬山算法，此类算法存在一些缺陷，如容易陷入局部最优，对初值的设置敏感等。为了克服这些缺点，利用改进的蚁群算法进行优化。本文的主要研究内容和创新点主要体现在：　　（1）在讨论了蚁群算法的基本原理和现有的改进算法的基础上，提出了一种设立检测区的改进思路：在循环进行若干代后，进入检测区检测蚂蚁搜索路径是否停滞，如果停滞发生，自适应的改变相应参数，否则继续迭代。并给出了一种基于检测区和融合现有改进策略的混合自适应蚁群（CAAC）算法。　　（2）把改进的蚁群算法应用到模糊聚类算法中，分析并设计出了一种基于混合蚁群算法的模糊聚类算法（CAAC-FC）。通过降元和降维的操作，将基于目标函数的二元模糊聚类问题转化为关于聚类原型矢量的一元函数，利用CAAC算法求解目标函数的最优解，完成聚类任务，同时给出了程序流程图和算法具体步骤。　　（3）进行了相关算法的实现和验证。对CAAC算法的仿真结果证明，此算法具有收敛速度快，全局搜索能力强的优点；关于CAAC-FC算法的对比实验结果表明，新算法无需设置聚类初值，能够跳出局部最优，聚类准确度高、效果好。