新能源汽车采用动力控制和先进驱动技术,具有原理先进、技术先进、结构新颖等特点。新能源汽车在使用和运行过程中产生了大量的数据,例如电池和电机的状态等。而如何利用新能源汽车产生的大量数据进行知识挖掘、机器错误检索等任务则成为行业内的难点之一。数据挖掘技术能够从海量原始数据中挖掘出潜在的有价值信息,成为计算机科学家和数据科学家们关注的热点。聚类分析是数据挖掘技术中一种重要的数据分析方法,能够按照数据样本间的相似性对数据进行无监督分类,使得同簇内的数据尽可能相似,而不同簇间的数据尽可能相异。本文主要采用聚类技术对新能源汽车数据进行分析和知识挖掘,主要研究内容如下:(1)本文首先对数据挖掘中的数据预处理和聚类分析的相关概念及技术进行较为详细的介绍。并结合新能源汽车数据的噪声多,数据完整性差等复杂特点,完成对数据进行收集、整理与预处理操作,得到格式统一的、数据完整的和归一化后的干净新能源汽车数据,为后期的聚类分析做好准备。(2)采用经典的k-means和层次聚类算法对新能源汽车数据进行聚类分析和挖掘,重点从新能源汽车的能耗、故障分析和驾驶行为习惯等方面挖掘出有价值的信息,为安全操作、安全生产和合理使用提供技术支持。(3)通过理论分析和实验证明,聚类分析在新能源汽车数据的应用,可以较为准确地挖掘出新能源汽车数据中潜在的有用信息和知识,结合聚类分析结果可以较为准确判断新能源汽车数据间的关联程度,有助于操作者和生产者及时发现新能源汽车在能耗、故障分析和驾驶行为习惯等方面的问题。