写出一个用矩阵分解来解决实际问题的实例，对该实际问题进行描述，然后将实际问题转化成数学问题，并用matlab编写程序实现，最后对结论进行分析

实例：电影推荐系统

描述：电影推荐系统是一种利用用户历史评分数据，为用户推荐未评分电影的系统。其中，用户历史评分数据可以表示成一个矩阵R，其中行表示用户，列表示电影，元素表示用户对电影的评分。电影推荐系统的目标是预测用户未评分电影的评分，并为用户推荐评分较高的电影。

转化：电影推荐系统可以转化为矩阵分解问题。假设用户历史评分数据矩阵R可以分解为两个较小的矩阵P和Q的乘积，其中P是用户的特征矩阵，Q是电影的特征矩阵。其中，P的行表示用户，列表示用户的特征，Q的行表示电影，列表示电影的特征。特征矩阵中的元素表示用户或电影在该特征上的权重，特征数目可以根据实际情况设定。

设R的第i行第j列元素为$R_{i,j}$，则有：

$$R\approx P\times Q^T=\sum_{k=1}^{K}P_{i,k}\times Q_{j,k}$$

其中，K为特征数目。

为了使得矩阵分解更加准确，我们需要最小化预测评分与真实评分的误差。设R中已知评分的位置为$I$，预测评分为$\hat{R}$，则最小化误差的目标函数为：

$$\min_{P,Q}\sum_{(i,j)\in I}(R_{i,j}-\hat{R}_{i,j})^2$$

使用梯度下降等优化算法，可以求解目标函数的最小值，得到特征矩阵P和Q，从而预测用户未评分电影的评分。

实现：以下是用matlab实现电影推荐系统的代码。

% 读入电影评分数据
data = load('ratings.dat');
% 按照一定比例划分为训练集和测试集
[train_data, test_data] = split_data(data, 0.8);
% 设置特征数目
K = 10;
% 初始化特征矩阵P和Q
P = rand(size(train_data,1), K);
Q = rand(size(train_data,2), K);
% 设置学习率和正则化参数
alpha = 0.01;
beta = 0.1;
% 迭代求解特征矩阵
for step = 1:1000
    % 随机梯度下降更新P和Q
    for i = 1:size(train_data,1)
        for j = 1:size(train_data,2)
            if train_data(i,j) ~= 0
                eij = train_data(i,j) - P(i,:)*Q(j,:)';
                P(i,:) = P(i,:) + alpha*(eij*Q(j,:) - beta*P(i,:));
                Q(j,:) = Q(j,:) + alpha*(eij*P(i,:) - beta*Q(j,:));
            end
        end
    end
    % 计算目标函数的误差
    e = 0;
    for i = 1:size(test_data,1)
        for j = 1:size(test_data,2)
            if test_data(i,j) ~= 0
                e = e + (test_data(i,j) - P(i,:)*Q(j,:)')^2;
                for k = 1:K
                    e = e + beta/2*(P(i,k)^2 + Q(j,k)^2);
                end
            end
        end
    end
    % 如果误差已经足够小，则退出迭代
    if e < 0.001
        break;
    end
end
% 预测用户未评分电影的评分
pred_data = P*Q';

分析：电影推荐系统是一个典型的矩阵分解应用，通过矩阵分解可以将高维度的评分数据降到低维度的特征矩阵中，从而提高预测准确率。在实现过程中，需要注意优化算法的选择和参数的调节，以及训练集和测试集的划分，以保证推荐系统的准确性和泛化能力。