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高校学生校园卡消费数据的准确聚类对于贫困生评定工作具有重要参考价值。基于在校生校园卡月均消费金额、日均消费金额、学期平均消费金额、次均消费金额四个指标,在基于蚁群模型的聚类算法中,以消费记录间特征相似度值作为启发信息,以各子簇内相似度值最大化作为最优适应度值进行聚类。实验结果表明,该算法在聚类准确性上优于传统算法,可为贫困生评定提供更加准确的参考依据。