r语言创建一个新的数据框，由iris数据集的数值列组成，计算各列的平均值。

可以使用以下代码创建一个新的数据框，由iris数据集的数值列组成，并计算各列的平均值：

# 加载iris数据集
data(iris)

# 创建新的数据框
new_df <- data.frame(Sepal.Length = iris$Sepal.Length,
                     Sepal.Width = iris$Sepal.Width,
                     Petal.Length = iris$Petal.Length,
                     Petal.Width = iris$Petal.Width)

# 计算各列的平均值
colMeans(new_df)

输出结果为：

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
    5.843333     3.057333     3.758000     1.199333 

相关问题

1.11 导入内置数据集iris，查看每一列的数据类型，对数值型的每一列计算总和，平均数，中位数，极值，方差，标准差

为了完成这个任务，你需要首先导入内置数据`iris`，然后查看每一列的数据类型，计算数值型列的总和、平均数、中位数、极值、方差和标准差。以下是实现这个任务的代码：

# 导入内置数据集iris
data(iris)

# 查看每一列的数据类型
str(iris)

# 计算数值型列的总和、平均数、中位数、极值、方差和标准差
numeric_columns <- iris[, sapply(iris, is.numeric)]  # 获取数值型列
summary_data <- summary(numeric_columns)  # 计算统计指标

# 打印结果
print(summary_data)

运行这段代码后，你会得到如下输出：

'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...


 Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width   
 Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100  
 1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300  
 Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300  
 Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199  
 3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800  
 Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500  

从输出中可以看出，`iris`数据集中的数值型列包括`Sepal.Length`、`Sepal.Width`、`Petal.Length`和`Petal.Width`。对这些列进行了总结统计，包括总和、平均数、中位数、极值（最小值和最大值）、方差和标准差。

将Iris数据集中的数值属性进行Z-Score归一化。

### 回答1：
Z-Score归一化是一种数据预处理方法，通过计算数据的Z-Score值，将数值属性的分布转换为标准正态分布。具体实现过程如下：

1. 计算数据属性的平均值mean和标准差stddev。
2. 对于每个数据点，将其原始值减去mean，再除以stddev。
3. 获得的结果就是Z-Score归一化后的值。

应用到Iris数据集中的数值属性，就是将每一列的数据进行上述的操作。

### 回答2：
Z-Score归一化是一种常用的数值属性归一化方法，它可以将数据集中的数值属性转化为具有均值为0，标准差为1的分布。下面是将Iris数据集中的数值属性进行Z-Score归一化的步骤及原因：

第一步，计算每个数值属性的均值和标准差。对于Iris数据集，我们可以分别计算花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）、花瓣宽度（petal width）的均值和标准差。

第二步，对每个数值属性进行Z-Score归一化。对于每个属性，我们可以使用以下公式计算归一化后的值：

归一化值 = (原始值 - 属性均值) / 属性标准差

第三步，将归一化后的值替换原始值。通过进行Z-Score归一化，我们将原始数据集转化为了具有均值为0，标准差为1的分布，使得不同数值属性具有相同的尺度，方便后续的数据分析和建模操作。

通过Z-Score归一化可以消除数值属性之间的差异，使得数据集更具可比性。在处理Iris数据集时，使用Z-Score归一化可以确保不同数值属性在归一化后具有相同的权重，避免某些属性对模型的影响过大。此外，进行归一化还可以有效地去除异常值对整体数据分布的影响，提高模型的稳定性和性能。

### 回答3：
在进行Z-Score归一化前，首先需要了解Iris数据集和Z-Score归一化的概念。

Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了150个样本，每个样本具有4个数值属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。该数据集用于分类问题。

Z-Score归一化是一种常用的数据预处理方法，它通过计算每个样本在属性上的均值和标准差，然后对每个样本的每个属性值减去均值，再除以标准差。这样可以使得每个属性的值符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

对于Iris数据集中的数值属性进行Z-Score归一化的步骤如下：

1. 首先计算每个属性的均值和标准差。分别计算花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度的均值和标准差。

2. 对于每个样本的每个属性值，减去对应属性的均值，然后除以对应属性的标准差。这样可以得到归一化后的属性值。

3. 这样，通过Z-Score归一化，每个属性的值都变为符合标准正态分布的值。

需要注意的是，Z-Score归一化是对数值属性进行归一化的一种方法，不适用于类别属性或者其他非数值型属性。另外，在进行Z-Score归一化时，需要对每个属性进行独立的归一化，而不是对整个数据集进行统一的归一化。

通过Z-Score归一化，可以将不同属性的值转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。这不仅可以提高分类算法的性能，还可以减少不同属性之间的偏差，使其具有更好的可比性。