matlab对影片评分相近作为对用户之间相似度的衡量标准，对数据进行必要的预处理来构造评分矩阵，计算之间的相似度。再根据用户相似度对用户进行聚类分析的代码

好的，下面是一份示例代码，实现了用户评分数据的相似度计算和聚类分析：

% 构造评分矩阵
ratings = [
    4 5 0 0 3;
    5 4 4 0 0;
    0 2 3 5 4;
    0 0 5 4 5;
    3 0 0 5 4;
    0 3 4 0 0
];

% 计算用户之间的相似度
dist = pdist(ratings, 'cosine'); % 使用余弦相似度作为距离度量
similarity = 1 - squareform(dist); % 将距离转换为相似度

% 对用户进行聚类分析
Z = linkage(similarity, 'complete'); % 使用完全连接法进行层次聚类分析
dendrogram(Z); % 可视化聚类结果

% 将用户分为不同的聚类群体
clusters = cluster(Z, 'maxclust', 2); % 将用户分为两个聚类群体

% 输出聚类结果
for i = 1:size(ratings, 1)
    fprintf('User %d belongs to cluster %d\n', i, clusters(i));
end

在这个示例代码中，我们首先构造了一个评分矩阵，然后使用余弦相似度计算了用户之间的相似度。接着，使用完全连接法进行了层次聚类分析，并使用dendrogram函数可视化了聚类结果。最后，将用户分为两个聚类群体，并输出了聚类结果。