位置数据隐藏着大量反映社会活动和经济发展等有价值信息。本文以城市出租车GPS数据为研究对象，以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等智能学习算法为研究基础，以基于划分的聚类算法（K-means/K-means++、FuzzyC-means、K-median）为自动聚类的基本算法；提出了基于智能学习的GPS数据自动聚类算法，这些算法可以不需要用户输入任意参数，就能够自动完成聚类，并能获得好的聚类结果以及发现城市状态热点、城市运行状态等价值信息，克服了智能学习算法需要用户定义众多参数以及算法本身易早熟等现象，确保了智能算法适应各种优化计算，支撑了划分聚类非监督自适应学习；同时，也有效克服了聚类算法聚类数目不易确定、对种子点敏感、易陷入局部最优等长期以来存在的缺陷。