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R语言的iris数据处理

iris数据

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用R描述数据库的仅供参考哈课程作业。有一些对iris数据的花的描述可以为了解数据的人提供参考

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一、作业要求：

1、利用基于距离的方法对 iris 数据第 51 至 100 行进行异常点分析；

2、利用局部异常点发现方法对 iris 数据第 1 至 100 行进行异常点分析

3、对 CARMA 算法进行评价。

二、数据描述

iris 数据集有 150 个数据组成，没 50 个数据为一类，分别是 setosa、versicolor、virginica，

每类有四个属性：Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width。

三、数据分析

iris 数据的分析：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width

Min. 4.300 2.000 1.000 0.100

1st Qu. 5.100 2.800 1.600 0.300

Median 5.800 3.000 4.350 1.300

Mean 5.843 3.057 3.758 1.199

3rd Qu. 6.400 3.300 5.100 1.800

Max. 7.900 4.400 6.900 2.500

iris 数据各点的分布情况

Sepal.Length

2.0 3.0 4.0 0.5 1.5 2.5

4.5 6.0 7.5

2.0 3.0 4.0

Sepal.Width

Petal.Length

1 3 5 7

0.5 1.5 2.5

Petal.Wi dth

4.5 6.0 7.5 1 3 5 7 1.0 2.0 3.0

1.0 2.0 3.0

Species

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tangloner

2013-01-18

iris数据不错

R内置的iris(鸢尾花)数据包括花瓣和花萼的长度、宽度四个属性，分别称为Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width。请使用R语言处理此数据完成如下操作： 1. 计算并输出 iris 四个属性的平均值，标准差，最大值，最小值。 2. 对Sepal.Length列，分别绘制一张箱线图和一张直方图（含密度曲线），并将图形分别保存在名为"iris_boxplot_"和"iris_hist_"开头的文件中（要求：使用ggplot2绘图库）。 3. 对Petal.Length列、Petal.Width列，分别绘制QQ图，分别进行正态性检验（Shapiro-Wilk检验），描述检验结果，给出结论。

# 加载 iris 数据集 data(iris) # 计算 iris 四个属性的平均值，标准差，最大值，最小值 iris_summary <- iris %>% summarise( Sepal.Length_mean = mean(Sepal.Length), Sepal.Width_mean = mean(Sepal.Width)...

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id1314

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