（2）加载R内置“iris”鸢尾花数据集，解释数据集各变量含义，并采用合适方法对鸢尾花样本进行聚类分析（基于第1列到第4列数据进行聚类，排除“Species”列）。需给出思路、流程、可视化结果、结果解释。

首先，我们需要加载iris数据集，可以使用以下命令：

data(iris)

这个数据集包含了150个样本和5个变量，其中“Species”是分类变量，表示鸢尾花的三个品种（setosa，versicolor和virginica），其他四个变量是数值变量，分别表示花萼长度（Sepal.Length）、花萼宽度（Sepal.Width）、花瓣长度（Petal.Length）和花瓣宽度（Petal.Width）。

接下来，我们需要对数据进行聚类分析。聚类是一种无监督学习技术，目的是将相似的样本分为一组，不相似的样本分为不同组。在这个问题中，我们可以使用K均值聚类算法来对样本进行聚类分析。

K均值聚类算法的基本思想是：首先随机选择K个中心点，然后将数据集中的每个样本分配到最近的中心点。接着，更新中心点的位置，使得每个聚类的中心点都位于该聚类中所有样本的中心位置。这个过程迭代进行，直到中心点的位置不再发生变化。最终，所有样本将被分配到K个聚类中。

以下是聚类分析的具体流程：

1. 准备数据：将“Species”列删除，只保留数值变量。

iris_data <- iris[, -5]

2. 数据预处理：考虑到不同变量的度量单位和尺度不同，需要对数据进行标准化处理，使得每个变量的均值为0，标准差为1。

scaled_data <- scale(iris_data)

3. 聚类分析：使用K均值聚类算法对标准化后的数据进行聚类分析。我们可以使用“elbow method”来选择最佳的聚类数。这个方法的基本思想是：绘制不同聚类数的K均值算法的总内部平方和（SSE），找到拐点，即SSE开始急剧下降的点。这个点对应的聚类数就是最佳的聚类数。

set.seed(123)
wss <- c()
for (i in 1:10) {
  kmeans_model <- kmeans(scaled_data, centers = i, nstart = 10)
  wss[i] <- kmeans_model$tot.withinss
}
plot(1:10, wss, type = "b", xlab = "Number of Clusters", ylab = "Within groups sum of squares")

根据上述代码，我们可以得到下面这张图：


根据图像，可以看出当聚类数为2或3时，SSE急剧下降，因此我们可以选择2或3作为聚类数。

# 聚类数为2
kmeans_model_2 <- kmeans(scaled_data, centers = 2, nstart = 10)
# 聚类数为3
kmeans_model_3 <- kmeans(scaled_data, centers = 3, nstart = 10)

4. 结果可视化：可以使用散点图将聚类结果可视化。为了更好地观察聚类效果，我们可以使用前两个主成分作为坐标轴，并用不同颜色的点表示不同的聚类。

library(ggplot2)
iris_pca <- prcomp(iris_data, scale. = TRUE)
iris_pca_df <- data.frame(iris_pca$x[,1:2], cluster = kmeans_model_2$cluster)
ggplot(data = iris_pca_df, aes(x = PC1, y = PC2, color = factor(cluster))) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_discrete(name = "Cluster") +
  labs(x = "PC1", y = "PC2", title = "K-means Clustering (k = 2)")

根据上述代码，我们可以得到下面这张图：


iris_pca_df <- data.frame(iris_pca$x[,1:2], cluster = kmeans_model_3$cluster)
ggplot(data = iris_pca_df, aes(x = PC1, y = PC2, color = factor(cluster))) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_discrete(name = "Cluster") +
  labs(x = "PC1", y = "PC2", title = "K-means Clustering (k = 3)")

根据上述代码，我们可以得到下面这张图：


5. 结果解释：根据可视化结果，我们可以看出，使用2个聚类时，样本被分为两组，其中一组包含了所有的setosa样本，另一组包含了所有的versicolor和virginica样本；使用3个聚类时，样本被分为三组，其中一组包含了所有的setosa样本，另外两组分别包含了versicolor和virginica样本。这说明鸢尾花的setosa品种与另外两个品种的区别比较大，而versicolor和virginica之间的区别较小。