3.利用卡方检验、相关系数（皮尔逊积矩系数）、协方差完成鸢尾花数据集的相关分析，并解释所得结果，要求清晰扼要。

好的，关于你的第一个问题，我可以向你解释如何利用卡方检验、相关系数和协方差来完成鸢尾花数据集的相关分析。

首先，鸢尾花数据集是一个常用的分类问题样例，它包含了3种不同类型的鸢尾花，并记录了它们的4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们可以通过这些特征来对鸢尾花进行分类。

卡方检验是一种常用的假设检验方法，可以用于比较两个变量是否有关联。在鸢尾花数据集中，我们可以利用卡方检验来检验不同类型的鸢尾花是否在各个特征上具有显著差异。如果存在差异，我们就可以得出结论：这些特征在分类鸢尾花时是有帮助的。

相关系数是用于衡量两个变量之间线性关系的度量。在鸢尾花数据集中，我们可以使用皮尔逊积矩系数来计算特征之间的相关性。如果两个特征呈现出高度相关，那么它们对于分类鸢尾花时可能具有重要性。

协方差是用于衡量两个变量之间的关系强度和类型的度量。在鸢尾花数据集中，我们可以使用协方差来计算特征之间的协同变化程度。如果两个特征的协方差为正，那么它们在分类鸢尾花时可能具有共同的作用。

通过卡方检验、相关系数和协方差的相关分析，我们可以了解不同特征之间的关联性以及特征对鸢尾花分类的影响。这有助于我们优化特征选择和分类模型构建的效率。