无监督学习在新能源汽车分类中的应用研究

吴涛 朱晓琳 孙铜海

摘要：随本文以汽车之家网站各类新能源汽车数据为研究基础，采用机器学习算法中无监督学习聚类分析方法，对多类新能源汽车进行产品分类。该分类方法主要通过汽车型号、级别、里程、马力、充电时长、价格六个关键指标，进行新能源汽车产品的模型聚类分析，用定量计算指标间与中心点的距离，避免之前分类方法中的靠经验和大量人工投入进行的分类，以智能手段替代以往靠大量人力投入进行的竞品分析。

关键词：无监督学习;聚类分析;新能源汽车;竞品分析

1引言

随着新能源汽车具有低能耗、轻污染等传统燃油汽车不可比拟的优点，可以改善能源紧缺与环境污染等问题，所以中国政府高度重视新能源汽车行业的研发，并作为中国战略新兴产业和“中国制造2025”的重点领域。在社会的发展与政策的鼓励下，中国新能源汽车行业在过去几年内经历了飞速的发展，正在从萌芽期向成长期迈进，其保有量在5年间增长了9倍有余。由于我国坚持的纯电驱动战略取向，纯电动汽车在保有量当中占有较大比重，2020年纯电动汽车保有量达到400万，占比超过80%。当前，由于科技和产业变革，新能源汽车已经成为汽车产业转型升级的中坚力量，众多造车势力也都加入到新能源汽车的制造当中。随着新能源汽车品牌的多元化、汽车类型的多样化，新企业或者新团队再想加入新能源汽车的制造大潮中，就要对当今的新能源汽车进行竞品分析。……