是的，群体智能可以通过利用受蚁群或鸟群等自然系统启发的去中心化协作算法，有效地优化大型数据集。这些算法将计算任务分配给多个智能体（例如，粒子、蚂蚁或机器人），这些智能体迭代地探索和改进解决方案。群体智能不是依赖单一的集中式方法，而是允许并行处理和适应性，这对于处理高维或噪声数据特别有用。例如，粒子群优化 (PSO) 可以通过将每个粒子视为候选聚类中心，并根据局部和全局最佳解决方案迭代调整位置来优化聚类。这种方法可以很好地扩展到大型数据集，因为计算可以分配给多个智能体。
一个实际的例子是将群体智能用于机器学习中的特征选择。蚁群优化 (ACO) 模仿蚂蚁沉积信息素来标记最佳路径，转化为识别数据集中的最相关特征。智能体评估特征子集，经过多次迭代，效用更高的路径（特征组合）会得到加强。这对于大型数据集来说是有效的，因为智能体并行工作，减少了探索组合可能性所需的时间。类似地，PSO 可以通过让粒子协同搜索参数空间来优化神经网络的超参数，从而比网格搜索更好地避免局部最小值。Python 的 pyswarms 库等工具使开发人员无需从头开始构建算法即可实现这些方法。
然而，群体智能并不是万能的解决方案。性能取决于调整诸如群体大小、迭代限制和智能体行为规则等参数。大型数据集可能需要分布式计算框架（例如，Apache Spark）来管理内存和处理开销。例如，在不分区数据或不使用云资源的情况下，在 100GB 的内存数据集中运行 1,000 个智能体的群体是不可行的。此外，群体算法可能需要提前停止标准以防止过度运行时间。尽管存在这些挑战，但它们的灵活性和并行性使其适用于异常检测、推荐系统或基因组数据分析等任务，在这些任务中，传统的优化方法难以应对规模或复杂性。