用matlab写附件为 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）

好的，下面是用 MATLAB 对 MovieLens 数据集进行处理的代码：

% 读入数据集
ratings = readtable('ratings.csv');

% 构造用户-电影评分矩阵
matrix = table2array(pivot(ratings, 'userId', 'movieId', 'rating'));
matrix(isnan(matrix)) = 0;

% 计算用户之间的相似度
similarity = pdist(matrix, 'cosine');
similarity = squareform(similarity);

% 将用户聚成3类
idx = kmeans(1 - similarity, 3);

% 读入用户信息
users = readtable('users.csv');

% 将聚类结果添加到 users 数据集中
users.cluster = idx;

% 查看不同聚类的用户特点
T = table();
T.age = splitapply(@mean, users.age, idx);
T.gender_count = splitapply(@length, users.gender, idx);
T.occupation_mode = splitapply(@(x) mode(x{1}), users.occupation, idx);
disp(T);

这段代码与之前的 Python 代码类似，用 `readtable` 函数读入数据集，用 `pivot` 函数构造用户-电影评分矩阵，用 `pdist` 函数计算用户之间的相似度，用 `kmeans` 函数将用户聚成3类，用 `readtable` 函数读入用户信息，用 `splitapply` 函数计算不同聚类的用户特点。

需要注意的是，在计算相似度时，我们使用了 1 减去余弦相似度，因为 `kmeans` 函数使用的是欧几里得距离，而我们希望聚类的是相似度较大的用户。此外，在计算相似度时，我们用了 `squareform` 函数将一维向量转换为二维矩阵，这样可以使代码更加清晰。