R语言中写出代码实现对IRIS的主成分分析，对分析输出的所有变量做出解释，分别画出方差贡献率、累计方差贡献率、前两维特征对应的散点图和前三维特征的散点图

以下是对你的问题的回答：

我可以回答你的第一个问题。以下是R语言中实现对IRIS数据集进行主成分分析的代码：

# 读取iris数据集
data(iris)

# 主成分分析
pca <- prcomp(iris[,1:4], center = TRUE, scale. = TRUE)

# 输出结果
summary(pca)

# 画出方差贡献率和累计方差贡献率的图
plot(pca)

# 画出前两维特征对应的散点图
plot(pca$x[,1],pca$x[,2], col = iris$Species, xlab = "PC1", ylab = "PC2")

# 画出前三维特征对应的散点图
library(plot3D)
scatter3D(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3], col=iris$Species, xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")

解释：

以上代码中，我们使用了R语言中的`prcomp()`函数进行主成分分析，并使用`summary()`函数输出了主成分分析的结果。然后，我们可以使用`plot()`函数画出方差贡献率和累计方差贡献率的图，使用`plot()`函数和`scatter3D()`函数分别画出前两维特征对应的散点图和前三维特征对应的散点图。

对于方差贡献率和累计方差贡献率的图，横轴表示主成分的序号，纵轴表示方差贡献率或累计方差贡献率。我们可以根据这张图判断哪些主成分对原始数据的解释程度最高。

对于前两维特征对应的散点图和前三维特征对应的散点图，X轴表示第一主成分，Y轴表示第二主成分（或第三主成分），不同的颜色表示不同的花种。我们可以根据这张图判断不同的花种在主成分空间中的分布情况。

以上就是对你的问题的回答。