聚類算法，當前的應用主要集中在數據挖掘、機器學習、模式識別、生物醫學、以及市場營銷方面。在動力電池行業，有人研究，將聚類算法應用于電芯分選領域。針對電池的容量、電壓、內阻、自放電等靜態參數和穩定充放電及脈沖充放電的動態過程，利用聚類算法，將特性相近的電芯分選到一個組內，以便后續在一個電池包內使用。良好的電芯一致性，是最大化電池包性能，延長電池包壽命的關鍵技術。

1聚類算法原理

聚類算法，概念比較明確，就是按照某個特定的標準設法把數據集劃分成若干個部分，理想的劃分方法，使得每個數據組內部，共同點盡量多，而不同的數據組之間，共同點盡量少，分的清楚就是好的劃分。不同領域不同場景，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，不同的數據類型，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，按照經典數學的理念，把一個數據劃分到一個數據簇中。聚類結果體現為，每個數據都從屬于一個數據簇。軟聚類則是比較新的方法，基于模糊邏輯，將聚類的結果描述為，一個數據多大程度上屬于一個數據簇，同時，又多大程度上屬于另外一個數據簇。

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，每個方法應用到具體案例場景，還產生了很多細分方法。軟聚類主要指模糊聚類。

2.1層次聚類

層次聚類按照數據處理的順序，可以劃分成自頂向下和自底向上兩個方向，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，先將每一個數據看做一個簇，再根據不同簇之間的共同點，合并同類項，逐漸獲得更大的簇，直到簇與簇之間再無共同點為止。純粹的層次聚類，一旦完成合并，則同級不同簇之間的元素無法再流動，聚類結果往往不理想，因此，層次聚類一般都會與其他方法聯合使用。

細分領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

將數據集人為的劃分成K個簇，從劃分后的結果開始優化。選取每個簇內接近中心的數據為聚類中心，通過優化各個數據到到中心的距離（使得總體距離最短）或者其他參數，達到分類目的。數據的初始劃分方式，對聚類結果影響很大。K均值聚類方法，擅長處理凸數據空間內問題，無法處理非凸空間內問題。

密度聚類

密度聚類，同樣是分割聚類類型下的一種，當K-均值聚類遇到數據密度變化較大，空間形狀不規范情形而無法處理時，可以應用密度方法。密度方法，設計數據簇的中心點在數據密度最大的地方，簇內數據到中心的距離設定一個臨界值，超過臨界值，則不再屬于這個簇。

細分領域的分割聚類算法有k-means,EM,k-medoids,CLARA,CLARANS等。常見的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，最初是針對圖像分割問題設計的。FCM解決了受到噪聲影響的像素點無法判斷歸屬于哪個圖形的問題。模糊C均值聚類，把聚類問題轉化成一個耗費函數優化問題，算法的思想是尋求恰當的隸屬度函數和聚類中心，優化目標是使得圖形內部耗散函數的方差最小，迭代誤差最小。隸屬度函數所描述的像素對圖形的關系是在多大程度上屬于數據簇A，同時在多大程度上屬于數據簇B。FCM并不需要訓練數據集而可以直接應用于數據分類。

3聚類算法在鋰電池一致性分選中的應用實例

文獻作者王佳元，在其論文《電動汽車動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。分選的數據不是實際生產采集的數據，而是等效電路仿真得來的數據，實際效果可能需要進一步檢驗，但并不妨礙方法的闡述。

聚類數據集的獲得。作者根據以往行業前輩的研究經驗，選擇了下圖所示的鋰電池等效電路模型。電流電壓數據的取得：電壓、電流等測量參數，采用輸入設計激勵，按照趨勢變化劇烈階段增加采樣密度，趨勢變化平緩階段減小采樣密度的原則，收集采樣數據。容量數據的取得：利用實際生產中采集的數據，驗證電芯參數分布規律滿足威爾分布，并將此規律應用于生成仿真容量輸入數據。

從一段時間內模型參數不會發生變化的假設出發，暫時擱置模型參數變化對分選結果的影響。

作者選用密度聚類作為具體計算方法，屬于無監督算法的一種。密度聚類，不需要事先設定聚類結果的數量，而是在實際計算過程中，不斷調整聚類區域半徑，可以很好的與鋰電池特性概率分布特征相適應。

數據集中的每個點，都可能成為聚類中心。以任意一個數據點為圓心，選擇一個固定值為半徑，計算半徑范圍以內的數據密度。把密度最高的區域作為第一個聚類分選結果。重復前面的過程，找到第二個直至第n個聚類中心。循環的終止條件，當某個聚類中心區域內的密度值與第一個區域的密度值之差大于某個設定值以后，運算過程結束。聚類區域密度的評價方式，用區域內點與中心的距離，減去整個數據組均值。

把電池單體特征點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，運用聚類方法，電芯形成圍繞一個中心的幾個圈層。每個圈層就是一個電芯的類。分選結果可以直接作為電池分類結果使用。