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 19:47:36 浏览: 43
好的,根据您的要求,我会为您回答这个问题。
首先,我们需要读入数据集,并对数据做必要的预处理。在这个问题中,我们需要构造用户-影片的评分矩阵。具体来说,我们需要将ratings.csv文件中的数据按照用户和电影的ID进行分组,并计算每个用户对每部电影的评分。我们可以使用MATLAB中的pivottable函数来实现这个功能。
```
% 读入数据集
ratings = readtable('ratings.csv');
% 构造用户-影片的评分矩阵
user_movie_matrix = pivottable(ratings.userId, ratings.movieId, ratings.rating);
```
接下来,我们需要计算用户之间的相似度。在这个问题中,我们可以使用余弦相似度作为相似度衡量标准。余弦相似度是一个常用的相似度度量方法,它可以测量两个向量之间的夹角余弦值,即两个向量的方向是否相似,而不考虑它们的大小。
```
% 计算用户之间的相似度
similarity_matrix = pdist(user_movie_matrix, 'cosine');
similarity_matrix = squareform(similarity_matrix);
```
接下来,我们可以使用聚类分析来对用户进行聚类。在这个问题中,我们可以使用层次聚类算法来实现这个功能。层次聚类算法是一种无监督学习算法,它可以将样本分成不同的类别,类别之间的相似度可以用聚类树(dendrogram)来表示。
```
% 对用户进行聚类分析
Z = linkage(similarity_matrix, 'average');
dendrogram(Z);
```
最后,我们需要对结果做出合理解释。根据数据集中其他数据文件,我们可以发现,电影数据集中包含了电影的类型信息。我们可以根据用户聚类结果,来分析不同类型的电影在不同用户群体中的受欢迎程度。这样可以为电影推荐系统提供参考,从而更好地满足用户需求。
总之,本问题中,我们使用MATLAB对MovieLens提供的电影评分数据集做了预处理,构造了用户-影片的评分矩阵,并计算了用户之间的相似度。之后,我们使用层次聚类算法对用户进行聚类分析,并对结果做出了合理解释。