自组织小组的一个自然的例子，你可以应用在预测分析行为是蚂蚁寻找食物的殖民地。蚂蚁集体优化他们的轨道，使它总是以最短的路线可能的食物目标。即使你试图打扰蚂蚁的行进中的殖民地，阻止他们进入食物目标，他们很快就会回到正轨并（再次）找到食物目标的最短路线，所有这些都避免了同样的障碍物一边寻找食物。这种行为的一致性是可能的，因为每一只蚂蚁都会在地上沉积一条信息素。
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考虑一群蚂蚁在窝里闲着。当他们开始寻找食物时，他们完全没有关于在哪里找到它的信息。他们随机游行，直到个人找到食物;现在幸运的蚂蚁（叫它蚂蚁X）必须把它的发现传达给其余的蚂蚁 - 要做到这一点，它必须找到回巢。幸运的是，蚂蚁X一直在寻找食物时自己制造费洛蒙。它可以追踪自己的信息素回溯到巢。在返回巢穴的路上，蚂蚁X将信息素放在同一条路径上。<！因此，蚂蚁X的踪迹将是所有其他蚂蚁之间最强的气味。最强大的信息素会吸引所有其他仍在寻找食物的蚂蚁。他们会遵循最强烈的气味。随着更多的蚂蚁加入蚂蚁的踪迹，他们增加更多的信息素，气味变强。很快，所有其他的蚂蚁都有强烈的气味跟随。
如果几只蚂蚁发现了相同的食物来源，那么与较长路径的蚂蚁相比，采用最短路径的蚂蚁会做更多的行程 - 因此会在最短路径上产生更多的信息素。个人与集体行为之间的关系是一个很有启发性的例子。
每个点代表一个文件。假设黑点是有关预测分析的文档，白点是有关人类学的文档。表示不同类型文档的点是随机分布在5个单元格的网格中。在网格中随机部署“蚂蚁”来搜索相似的文档。每个有值的单元格代表一个“信息素”的实例。 “使用文档矩阵，每个单元格的”信息素“值是从相应的文档中计算出来的。好吧，一个蚁群的集体智慧如何产生一个有效聚类数据的模型呢？答案就在于一个简单的比喻：蚂蚁正在他们的环境中搜寻食物，就像我们在数据集中寻找聚类一样 - 在一大批文档中寻找类似的文档。考虑一个你想按主题组织的文档的数据集。类似的文件将被分组到相同的群集中。这里的蚁群可以提供关于如何分组类似文件的提示。设想一个二维（2D）网格，您可以将文档表示为点。 2D网格被分成单元格。每个细胞都有一个与之相关的“信息素”（价值）。简而言之，“信息素”值区分给定单元格中的每个文档。
这些点最初是随机分布的 - 网格中的每个点代表一个独特的文档。下一步是在2D网格上随机部署其他点，模拟蚁群在其环境中搜索食物。这些点最初分散在与文档相同的二维网格中。
添加到网格中的每个新点代表一只蚂蚁。那些经常在蚁群算法中被称为代理
的“蚂蚁”正在2D网格中移动。每个“蚂蚁”将拿起或放弃其他点（文件），取决于文件最好的属性。在这个比喻中，“食物”采取的文件形式足够相似，可以聚集在一起。
一只“蚂蚁”在网格中随机走动;如果遇到文档，则可以执行两个操作之一：选择或删除。每个单元格都有一个“信息素强度”，表示文档与其他文档（点）的相似程度 - 一个“蚂蚁”即将拾取或放下。
请注意，单元格3中的“蚂蚁”将拾取黑点文档，因为白色的“信息素”值占主导地位;并移动到与单元格4（几个黑点）中的值接近（类似）的单元格。搜索不断迭代，直到聚类形成。
实际上，“蚂蚁”通过执行两个操作之一，即拾取文档或删除文档，将文档从一个单元移动到另一个单元以形成集群。
当“蚂蚁”开始在网格上随机移动时，遇到一个点（文档）会导致“蚂蚁”从当前单元中拾取一个文档，随之移动，并将其放入单元格中足够的相似性以适应。
“蚂蚁”将如何确定放置文档的最佳单元格？答案是单元格中的值就像“信息素”一样 - 二维网格中的每个单元格都包含一个数值，可以用代表单元格中文档的方式进行计算。请记住，每个文档都被表示为一组数字或一组数字值。信息素的强度（数值）随着更多的文件被投入单元而增加 - 如果代表文件的数字被移出单元，则该值减小。
