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)

首先，我们需要将 ratings.csv 文件读入 MATLAB 中，并将其转换为用户-影片的评分矩阵。具体代码如下：

% 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'));

其中，pivot_table 函数是一个自定义函数，用于将 ratings 表格转换为用户-影片的评分矩阵，具体代码如下：

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

接下来，我们需要计算用户之间的相似度。由于题目要求使用影片评分相近作为相似度衡量标准，因此我们可以使用皮尔逊相关系数来计算相似度。具体代码如下：

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

其中，corrcoef 函数是 MATLAB 自带的函数，用于计算相关系数矩阵。由于矩阵中可能存在 NaN 值，我们需要使用 'rows' 和 'pairwise' 参数来处理这些 NaN 值。

最后，我们可以使用聚类分析来对用户进行聚类。这里我们选择使用层次聚类算法，并将用户相似度作为距离度量。具体代码如下：

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

其中，linkage 函数是 MATLAB 自带的函数，用于计算层次聚类所需要的链接矩阵。'ward' 参数表示使用 Ward 方差最小化准则来计算距离。cluster 函数则是用于根据链接矩阵和聚类数目来对数据进行聚类。

最后，我们可以根据聚类结果来分析不同用户群体的评分行为和偏好。例如，我们可以使用 movies.csv 和 links.csv 文件来分析不同用户群体喜欢的电影类型、电影时长、电影票房等信息。