基于K-means算法的在线学习行为聚类研究

在线学习是近年来随着互联网的发展而逐渐兴起的一种学习方式，它的便捷性和丰富的学习资源吸引了越来越多的学习者。随着在线学习平台日益普及，海量的用户数据也随之产生。如何从这些数据中提取有价值的信息，促进教育教学质量提升是当前值得思考的重要课题。文章介绍了基于K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm, K-means)的在线学习行为聚类分析方法，为在线学习平台提供了重要的数据分析和应用支持，帮助教师及平台管理者及时调整教学模式和教学策略，以提升学习者的在线学习效果。