用matlab 从网上下载并读入鸢尾花数据集（每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，每个样本包含了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征（前4列），第5列为鸢尾花类别），要求： ① 将数据按照鸢尾花类别进行可视化（由于数据为4维，因此需要利用一定的降维方法进行降维处理）； ② 按照前4列信息对样本进行聚类，与实际类别进行比较，说明聚类方法的精度。

好的，这是一个关于鸢尾花数据集的问题，我会根据您的要求进行回答。首先，我们可以使用以下命令从网上下载并读入鸢尾花数据集：

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data';
filename = 'iris.data';
websave(filename,url);
data = readmatrix(filename);

这段代码会从网站上下载名为 `iris.data` 的数据集，并将其读入到 `data` 变量中。

接下来，我们可以使用一些降维算法对数据进行降维处理，以便于可视化。这里我选择使用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法来进行降维。代码如下：

X = data(:,1:4);
Y = data(:,5);
coeff = pca(X);
X_pca = X * coeff(:,1:2);

这段代码中，我们首先将数据集拆分成特征矩阵 `X` 和标签向量 `Y`，然后使用 `pca` 函数对特征矩阵进行降维处理，并将结果存储在 `X_pca` 变量中。

现在我们可以将降维之后的数据按照鸢尾花类别进行可视化了。代码如下：

gscatter(X_pca(:,1),X_pca(:,2),Y);
xlabel('Principal Component 1');
ylabel('Principal Component 2');

这段代码中，我们使用 `gscatter` 函数将数据点按照类别进行可视化，并标注横纵坐标的含义。

最后，我们可以使用聚类算法对样本进行聚类，并将聚类结果与实际类别进行比较。这里我选择使用 k-means 算法进行聚类。代码如下：

idx = kmeans(X,3);
accuracy = sum(idx==Y)/length(Y);
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy)]);

这段代码中，我们使用 `kmeans` 函数对样本进行聚类，并将聚类结果存储在 `idx` 变量中。然后计算聚类结果与实际类别相同的样本数，并除以样本总数，得到聚类算法的精度。最后输出聚类算法的精度。

综上所述，这就是使用 Matlab 对鸢尾花数据集进行降维、可视化和聚类的完整代码和过程。