. Vol.27 No.1 , January - June 2024.

การจำแนกรถยนต์ประเภทเครื่องยนต์สันดาปภายในตามปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ด้วยเทคนิคการจัดกลุ่มแบบ K-Means ร่วมกับการลดมิติข้อมูลแบบ PCA

เอกชัย แซ่จึง, สรวิศ ต.ศิริวัฒนา, and สุภาวดี พบพิมาย

Abstract

    งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้เทคนิคการจัดกลุ่มแบบ K-Means ร่วมกับการลดมิติข้อมูลแบบ PCA ในการจำแนกรถยนต์ออกเป็นกลุ่มย่อยตามปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) และประเมินคุณภาพของแบบจำลองการจัดกลุ่มที่พัฒนาขึ้น ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยเป็นข้อมูลคุณสมบัติของรถยนต์เครื่องยนต์สันดาปภายในจำนวน 884 รายการ ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ถูกคัดเลือกมาใช้ในการจัดกลุ่ม ได้แก่ อัตราการใช้พลังงานรวม ค่าใช้จ่ายด้านพลังงานต่อเดือน ความจุกระบอกสูบ น้ำหนักรถยนต์ ราคารถยนต์ และปริมาณออกไซด์ของไนโตรเจน

    ผลการวิจัยพบว่า K-Means ร่วมกับการลดมิติข้อมูลแบบ PCA สามารถแบ่งกลุ่มรถยนต์ได้เป็น 4 กลุ่มตามระดับการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ คือ กลุ่มรถเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม กลุ่มรถครอบครัวประหยัดพลังงาน กลุ่มรถยนต์นั่งขนาดกลาง และกลุ่มรถยนต์หรูหราสมรรถนะสูง การใช้เทคนิคการลดมิติข้อมูล PCA ร่วมกับ K-Means ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยรูปแบบที่เลือกใช้คือ PCA ด้วย n_components = 3 และ K-Means ด้วย n_clusters = 4 ซึ่งให้ค่า Silhouette Score = 0.509 มีค่าสูงเป็นอันดับรองและ Calinski-Harabasz Index = 1643.815 มีค่าสูงสุดในการทดลอง แสดงถึงการจัดกลุ่มที่มีประสิทธิภาพและมีความแตกต่างระหว่างกลุ่มชัดเจน ผลการจำแนกกลุ่มรถยนต์นี้สามารถใช้เป็นแนวทางการประเมินรถยนต์กับความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมจากผู้ใช้งานเองได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อพัฒนาแบบจำลองให้มีคุณภาพยิ่งขึ้น งานวิจัยในขั้นต่อไปควรเปรียบเทียบเทคนิคการจัดกลุ่มข้อมูล เช่น DBSCAN, Hierarchical Clustering และเทคนิคการลดมิติอื่นด้วย เพื่อเลือกเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดนำไปสร้างเป็นแบบจำลองที่มีคุณภาพต่อไป

Keywords: การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์, การจัดกลุ่มแบบ K-Means, การจำแนกประเภทรถยนต์, การลดมิติข้อมูล

Download Full Paper.