在Matlab中附件为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)的具体代码

以下是针对题目的完整代码实现：

% 读入 ratings.csv 文件
ratings = readtable('ratings.csv');

% 转换为用户-影片的评分矩阵
user_movie_ratings = table2array(pivot_table(ratings, 'userId', 'movieId', 'rating'));

% 计算用户之间的相似度
user_similarity = corrcoef(user_movie_ratings, 'rows', 'pairwise');

% 对用户进行聚类
Z = linkage(1 - user_similarity, 'ward');
clusters = cluster(Z, 'maxclust', 5);

% 读入 movies.csv 和 links.csv 文件
movies = readtable('movies.csv');
links = readtable('links.csv');

% 分析聚类结果
for i = 1:max(clusters)
    fprintf('Cluster %d:\n', i);
    user_ids = find(clusters == i);
    for j = 1:length(user_ids)
        user_id = user_ids(j);
        fprintf('User %d:\n', user_id);
        rated_movies = find(~isnan(user_movie_ratings(user_id,:)));
        for k = 1:length(rated_movies)
            movie_id = rated_movies(k);
            movie_title = movies.title(movies.movieId == movie_id);
            imdb_id = links.imdbId(links.movieId == movie_id);
            fprintf('  Rated %d stars: %s (IMDb ID: %d)\n', ...
                user_movie_ratings(user_id,movie_id), char(movie_title), imdb_id);
        end
    end
    fprintf('\n');
end

% 自定义函数 pivot_table
function [pivot] = pivot_table(table, row_var, col_var, val_var)
    % 根据行变量、列变量和值变量，将表格转换为矩阵
    rows = unique(table.(row_var));
    cols = unique(table.(col_var));
    pivot = NaN(length(rows), length(cols));
    for i = 1:length(rows)
        for j = 1:length(cols)
            val = table.(val_var)(table.(row_var) == rows(i) & table.(col_var) == cols(j));
            if ~isempty(val)
                pivot(i,j) = val;
            end
        end
    end
end

上述代码实现了对数据集的预处理、用户相似度的计算、聚类分析和聚类结果的分析。其中，我们使用了 movies.csv 和 links.csv 文件来分析聚类结果，例如输出每个用户所评价过的电影标题和 IMDb ID。

需要注意的是，这里我们将聚类数目设定为 5。实际上，聚类数目的选择应该根据具体问题和数据集来确定，并结合聚类结果进行调整和分析。