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。