聚類算法，當(dāng)前的應(yīng)用主要集中在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)、以及市場(chǎng)營(yíng)銷方面。在動(dòng)力電池行業(yè)，有人研究，將聚類算法應(yīng)用于電芯分選領(lǐng)域。針對(duì)電池的容量、電壓、內(nèi)阻、自放電等靜態(tài)參數(shù)和穩(wěn)定充放電及脈沖充放電的動(dòng)態(tài)過(guò)程，利用聚類算法，將特性相近的電芯分選到一個(gè)組內(nèi)，以便后續(xù)在一個(gè)電池包內(nèi)使用。良好的電芯一致性，是最大化電池包性能，延長(zhǎng)電池包壽命的關(guān)鍵技術(shù)。

1聚類算法原理

聚類算法，概念比較明確，就是按照某個(gè)特定的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)法把數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)部分，理想的劃分方法，使得每個(gè)數(shù)據(jù)組內(nèi)部，共同點(diǎn)盡量多，而不同的數(shù)據(jù)組之間，共同點(diǎn)盡量少，分的清楚就是好的劃分。不同領(lǐng)域不同場(chǎng)景，適合的劃分方法不盡相同。

2聚類算法分類

聚類的方法種類繁多，不同的數(shù)據(jù)類型，不同的處理目的，適用的聚類算法也不同。聚類方法的總體劃分，可以分成硬聚類和軟聚類兩大方向。硬聚類是指，按照經(jīng)典數(shù)學(xué)的理念，把一個(gè)數(shù)據(jù)劃分到一個(gè)數(shù)據(jù)簇中。聚類結(jié)果體現(xiàn)為，每個(gè)數(shù)據(jù)都從屬于一個(gè)數(shù)據(jù)簇。軟聚類則是比較新的方法，基于模糊邏輯，將聚類的結(jié)果描述為，一個(gè)數(shù)據(jù)多大程度上屬于一個(gè)數(shù)據(jù)簇，同時(shí)，又多大程度上屬于另外一個(gè)數(shù)據(jù)簇。

硬聚類包含的聚類方法比較多，有層次聚類，分割聚類，密度聚類等，每個(gè)方法應(yīng)用到具體案例場(chǎng)景，還產(chǎn)生了很多細(xì)分方法。軟聚類主要指模糊聚類。

2.1層次聚類

層次聚類按照數(shù)據(jù)處理的順序，可以劃分成自頂向下和自底向上兩個(gè)方向，自頂向下的叫分類聚類，自底向上的叫凝聚聚類。由于很難做出正確的劃分，分列聚類很少被用到。

凝聚聚類，先將每一個(gè)數(shù)據(jù)看做一個(gè)簇，再根據(jù)不同簇之間的共同點(diǎn)，合并同類項(xiàng)，逐漸獲得更大的簇，直到簇與簇之間再無(wú)共同點(diǎn)為止。純粹的層次聚類，一旦完成合并，則同級(jí)不同簇之間的元素?zé)o法再流動(dòng)，聚類結(jié)果往往不理想，因此，層次聚類一般都會(huì)與其他方法聯(lián)合使用。

細(xì)分領(lǐng)域的層次聚類方法主要有BIRCH,CURE,ROCK,CHAMELEON,AMOEBA,COBWEB,ClusteringwithRandom，Walks算法等。

2.2分割聚類

K-均值聚類法

將數(shù)據(jù)集人為的劃分成K個(gè)簇，從劃分后的結(jié)果開(kāi)始優(yōu)化。選取每個(gè)簇內(nèi)接近中心的數(shù)據(jù)為聚類中心，通過(guò)優(yōu)化各個(gè)數(shù)據(jù)到到中心的距離（使得總體距離最短）或者其他參數(shù)，達(dá)到分類目的。數(shù)據(jù)的初始劃分方式，對(duì)聚類結(jié)果影響很大。K均值聚類方法，擅長(zhǎng)處理凸數(shù)據(jù)空間內(nèi)問(wèn)題，無(wú)法處理非凸空間內(nèi)問(wèn)題。

密度聚類

密度聚類，同樣是分割聚類類型下的一種，當(dāng)K-均值聚類遇到數(shù)據(jù)密度變化較大，空間形狀不規(guī)范情形而無(wú)法處理時(shí)，可以應(yīng)用密度方法。密度方法，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)簇的中心點(diǎn)在數(shù)據(jù)密度最大的地方，簇內(nèi)數(shù)據(jù)到中心的距離設(shè)定一個(gè)臨界值，超過(guò)臨界值，則不再屬于這個(gè)簇。

細(xì)分領(lǐng)域的分割聚類算法有k-means,EM,k-medoids,CLARA,CLARANS等。常見(jiàn)的k-medoids算法有PAM算法、CLARA算法、CLARANS算法。

2.3模糊C-均值聚類

模糊C算法的誕生，最初是針對(duì)圖像分割問(wèn)題設(shè)計(jì)的。FCM解決了受到噪聲影響的像素點(diǎn)無(wú)法判斷歸屬于哪個(gè)圖形的問(wèn)題。模糊C均值聚類，把聚類問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)耗費(fèi)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，算法的思想是尋求恰當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)和聚類中心，優(yōu)化目標(biāo)是使得圖形內(nèi)部耗散函數(shù)的方差最小，迭代誤差最小。隸屬度函數(shù)所描述的像素對(duì)圖形的關(guān)系是在多大程度上屬于數(shù)據(jù)簇A，同時(shí)在多大程度上屬于數(shù)據(jù)簇B。FCM并不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)集而可以直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類。

3聚類算法在鋰電池一致性分選中的應(yīng)用實(shí)例

文獻(xiàn)作者王佳元，在其論文《電動(dòng)汽車動(dòng)力電池分選方法研究》中介紹了一種利用密度聚類分選鋰電池的方法。分選的數(shù)據(jù)不是實(shí)際生產(chǎn)采集的數(shù)據(jù)，而是等效電路仿真得來(lái)的數(shù)據(jù)，實(shí)際效果可能需要進(jìn)一步檢驗(yàn)，但并不妨礙方法的闡述。

聚類數(shù)據(jù)集的獲得。作者根據(jù)以往行業(yè)前輩的研究經(jīng)驗(yàn)，選擇了下圖所示的鋰電池等效電路模型。電流電壓數(shù)據(jù)的取得：電壓、電流等測(cè)量參數(shù)，采用輸入設(shè)計(jì)激勵(lì)，按照趨勢(shì)變化劇烈階段增加采樣密度，趨勢(shì)變化平緩階段減小采樣密度的原則，收集采樣數(shù)據(jù)。容量數(shù)據(jù)的取得：利用實(shí)際生產(chǎn)中采集的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證電芯參數(shù)分布規(guī)律滿足威爾分布，并將此規(guī)律應(yīng)用于生成仿真容量輸入數(shù)據(jù)。

從一段時(shí)間內(nèi)模型參數(shù)不會(huì)發(fā)生變化的假設(shè)出發(fā)，暫時(shí)擱置模型參數(shù)變化對(duì)分選結(jié)果的影響。

作者選用密度聚類作為具體計(jì)算方法，屬于無(wú)監(jiān)督算法的一種。密度聚類，不需要事先設(shè)定聚類結(jié)果的數(shù)量，而是在實(shí)際計(jì)算過(guò)程中，不斷調(diào)整聚類區(qū)域半徑，可以很好的與鋰電池特性概率分布特征相適應(yīng)。

數(shù)據(jù)集中的每個(gè)點(diǎn)，都可能成為聚類中心。以任意一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為圓心，選擇一個(gè)固定值為半徑，計(jì)算半徑范圍以內(nèi)的數(shù)據(jù)密度。把密度最高的區(qū)域作為第一個(gè)聚類分選結(jié)果。重復(fù)前面的過(guò)程，找到第二個(gè)直至第n個(gè)聚類中心。循環(huán)的終止條件，當(dāng)某個(gè)聚類中心區(qū)域內(nèi)的密度值與第一個(gè)區(qū)域的密度值之差大于某個(gè)設(shè)定值以后，運(yùn)算過(guò)程結(jié)束。聚類區(qū)域密度的評(píng)價(jià)方式，用區(qū)域內(nèi)點(diǎn)與中心的距離，減去整個(gè)數(shù)據(jù)組均值。

把電池單體特征點(diǎn)的電壓與整組電池電壓均值之間的歐式距離作為聚類目標(biāo)，運(yùn)用聚類方法，電芯形成圍繞一個(gè)中心的幾個(gè)圈層。每個(gè)圈層就是一個(gè)電芯的類。分選結(jié)果可以直接作為電池分類結(jié)果使用。