R语言：使用 ggplot2 包分别绘制以下图形: 1）原始数据 iris_subset 的散点图，颜色区分不同鸢尾花种类 2）标准化后数据的散点图，颜色区分不同鸢尾花种类 3）归一化后数据的散点图，颜色区分不同鸢尾花种类

R语言中，ggplot2是一个非常强大的绘图包，用于创建各种统计图形。以下是使用ggplot2分别绘制三种类型的散点图：

1. 原始数据 iris_subset 的散点图（颜色区分鸢尾花种类）:

library(ggplot2)
# 假设iris_subset是一个包含鸢尾花数据的数据框，其中Species列表示种类
ggplot(iris_subset, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Scatter plot of Iris dataset with original data", x = "Sepal Length", y = "Petal Length")

2. 标准化后数据的散点图（颜色区分鸢尾花种类）:

# 首先对数据进行标准化（z-score normalization）
iris_zscaled <- scale(iris_subset[, c("Sepal.Length", "Petal.Length")], center = TRUE, scale = TRUE)

ggplot(iris_zscaled, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Scatter plot of standardized Iris dataset", x = "Standardized Sepal Length", y = "Standardized Petal Length")

3. 归一化后数据的散点图（颜色区分鸢尾花种类）:

# 使用min-max normalization (范围在0到1之间)
iris_normalized <- rescale(iris_subset[, c("Sepal.Length", "Petal.Length")], to = c(0, 1))

ggplot(iris_normalized, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Scatter plot of normalized Iris dataset", x = "Normalized Sepal Length", y = "Normalized Petal Length")