是的，群体智能可以用于聚类。群体智能算法模仿自然系统（如蚁群或鸟群）的集体行为，以解决复杂的优化问题。在聚类中，这些算法通过利用去中心化、自组织的原则，在数据中识别群体方面表现出色。与 k-means 等传统方法不同，基于群体的算法通常能避免局部最优，并更好地适应不规则或重叠的数据模式。它们通过模拟代理（例如粒子、蚂蚁或蜜蜂）来工作，这些代理探索数据空间，并根据局部交互和全局目标迭代地优化簇分配。
一个常见的例子是用于聚类的蚁群优化（ACO）算法。在基于 ACO 的聚类中，人工蚂蚁通过放置“信息素”将数据点移动到簇中——信息素代表点之间关联强度的数值。例如，蚂蚁可能会优先对 Euclidean 距离较近的点进行分组，并随着时间的推移加强更强簇的信息素轨迹。另一个例子是粒子群优化（PSO），其中粒子代表潜在的簇中心。每个粒子根据其自身的最佳解决方案和群体的集体最佳解决方案调整其位置，逐渐收敛到最优簇中心。这些方法对于具有非球形簇或噪声的数据集特别有用，而传统算法在这方面往往难以应对。
群体智能聚类提供了灵活性，但需要仔细调整参数。例如，ACO 的信息素挥发率和 PSO 的惯性权重会影响收敛速度和解的质量。开发者可以使用 PySwarm 等库或 Python 中的自定义代码来实现这些算法，但计算成本可能随着数据集大小而增加。一个实际用例是营销中的客户细分，其中群体方法可以根据购买行为发现细微的群体。虽然它们不总是最快的方法，但处理复杂结构的能力使它们成为传统聚类方法不足时的宝贵替代方案。在准确性和计算开销之间进行权衡是有效实施的关键。