群体智能通过借鉴自然系统中（如蚁群或鸟群）的分散式集体行为来增强数据聚类。与遵循严格规则的传统算法不同，基于群体的方法使用多个智能体（例如，粒子、蚂蚁）来迭代地探索和优化聚类解决方案。这些智能体进行局部或全局通信，使系统能够平衡数据集的探索和对有希望的聚类模式的利用。这种方法通常会产生更稳健的解决方案，特别是在处理复杂或嘈杂的数据时，传统方法如 K-means 可能难以应对。
群体智能在聚类中的一个关键优势是它能够逃离局部最优。例如，粒子群优化（PSO）将智能体建模为在数据空间中移动的粒子，根据自身找到的最佳聚类以及邻近粒子发现的聚类来调整其路径。这种动态使群体能够避免陷入次优分组。同样，蚁群优化（ACO）模仿蚂蚁释放信息素来标记高质量的聚类，随着时间的推移引导其他智能体找到更好的解决方案。这些机制使得基于群体的算法对于具有不规则形状、重叠聚类或未知聚类数量的数据集特别有效——在这些场景下，预定义的假设（如 K-means 要求固定 k 值）可能会失效。
开发人员可以使用 PySwarm（用于 PSO）等库或自定义实现将群体智能应用于实际的聚类任务。例如，在客户细分中，基于 PSO 的方法可以自适应地调整聚类中心，以应对不断变化的购买模式，而无需手动重新调整。群体方法也易于并行化，因为智能体独立运行，使其适用于分布式系统。虽然计算量比简单的算法更大，但现代优化和硬件（如 GPU 加速）减轻了这一权衡。通过结合灵活性、适应性和并行探索，群体智能为传统方法力所不及的聚类任务提供了强大的替代方案。