读取鸢尾花数据集，选择后三个属性进行标准化，计算有缺失样本与所有同类标签相似性，找出前10条相似性高的样本，对缺失值的样本求平均值，缺失值位于数据集第3行第一列

读取鸢尾花数据集通常是在数据分析或机器学习项目中，我们会用Python的库如pandas来完成这个任务。首先，我们需要导入必要的库，例如`pandas`, `sklearn`（用于加载数据集和处理缺失值），以及`preprocessing`（用于特征标准化）。假设数据集文件名为`iris.csv`：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['target'] = iris.target

# 确定需要标准化的后三个属性
last_three_columns = data.iloc[:, -3:]

# 对选定的属性进行标准化
scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(last_three_columns)

# 检查并处理缺失值
if standardized_data.isnull().any().sum() > 0:
    missing_rows = standardized_data.loc[3, :].isna()  # 获取第3行是否存在缺失值
    if any(missing_rows):
        # 如果存在缺失值，计算对应列的平均值填补
        mean_value = last_three_columns.mean(axis=0)[missing_rows.index]
        standardized_data.fillna(mean_value, inplace=True)

# 计算样本之间的相似度（这里可以使用余弦相似度或其他相似度方法）
# 由于鸢尾花数据是非数值型数据，一般不直接应用相似性计算，通常会先转换成数值型再做比较
# similarity_matrix = ... # 实际计算相似性的部分

# 找出相似性最高的前10条样本
# top_similarity_samples = ... # 根据相似性排序并选择前10位

# 输出处理后的数据
print("处理后的标准化数据:")
print(standardized_data)