使用MATLAB作出附件为MovieLens提供的电影评分数据集,在数据集中,ratings.csv文件中包含了用 户对电影的评分,用户和电影都以各自的ID来表示。假定对影片评分相近作为用户 之间的相似度衡量标准,请对数据做必要的预处理构造用户-影片的评分矩阵,并计 算用户的相似度。之后根据用户相似度对用户做聚类分析,并对结果做出合理解释。 (解释结果可参考数据集中其他数据文件)
时间: 2024-03-09 13:47:06 浏览: 22
好的,根据你的要求,我会使用MATLAB对提供的数据集进行处理和分析。具体步骤如下:
1. 导入数据并进行必要的预处理
```matlab
ratings = readtable('ratings.csv');
movies = readtable('movies.csv');
% 将电影ID和用户ID转换为整数
ratings.movieId = int32(ratings.movieId);
ratings.userId = int32(ratings.userId);
% 将评分转换为浮点数
ratings.rating = double(ratings.rating);
% 将电影名作为列名
movies_dict = containers.Map(movies.movieId, movies.title);
ratings.movie_name = cellfun(@(x) movies_dict(x), num2cell(double(ratings.movieId)));
% 构造用户-电影评分矩阵
ratings_matrix = pivot(ratings, 'userId', 'movie_name', 'rating');
% 填充缺失值为0
ratings_matrix(isnan(ratings_matrix)) = 0;
% 计算用户相似度
user_similarity = corr(ratings_matrix);
```
在上述代码中,我们首先导入数据并将电影ID和用户ID转换为整数,将评分转换为浮点数。然后,我们将电影名作为列名,构造用户-电影评分矩阵,并将缺失值填充为0。最后,我们使用相关系数来计算用户相似度。
2. 对用户进行聚类分析
```matlab
% 设置聚类数
num_clusters = 5;
% 构造聚类模型并进行拟合
cluster_labels = kmeans(user_similarity, num_clusters);
% 构造用户-聚类矩阵
user_cluster = table(ratings_matrix.Properties.RowNames, cluster_labels, 'VariableNames', {'user_id', 'cluster'});
% 计算每个聚类的用户数量
cluster_counts = histcounts(user_cluster.cluster, 1:num_clusters+1);
% 绘制饼图
figure;
pie(cluster_counts, {'Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Cluster 4', 'Cluster 5'});
title('Distribution of Users in Clusters');
```
在上述代码中,我们首先设置聚类数为5。然后,我们使用KMeans算法构造聚类模型,并将用户相似度作为输入进行拟合。接着,我们构造了一个用户-聚类矩阵,其中包含用户ID和对应的聚类标签。最后,我们计算了每个聚类的用户数量,并使用饼图进行可视化。
根据数据集中提供的其他数据文件,我们可以对聚类结果进行解释。例如,可以分析每个聚类中用户的电影偏好,以及聚类结果与用户的年龄、性别等因素的关系。
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