2.在使用的三种分类研究方法中，决策树模型的效果最优，因此可以使用该方法进行鸢尾花数据集的分类预测研究。
1.在对鸢尾花数据集进行聚类时，K-means、K-medoids两种聚类方法的正确率相同，可见在数据集离群点和噪音不大的情况下，二者聚类效果基本相同，但当出现离群点和噪音时，应该考虑K-medoids聚类方法；
2.鸢尾花数据集进行聚类分析时，划分聚类效果优于层次聚类；
3.对于量纲不一致的数据，应进行标准化，但对于量纲一致的数据，标准化之后结果并不一定优于未标准化的数据得到的结果。
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：
将数据存成csv格式，逗号分隔
在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式
加载lars包，先安装
调用lars函数
确定Cp值最小的步数
确定筛选出的变量，并计算回归系数
具体代码如下：
需要注意的地方：
1、数据读取的方法，这里用的file.choose( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。
2、数据要转为矩阵形式
3、（la） 可以看到R方，这里为0.66，略低
4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴0.0的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungun
Ps: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
r语言是当今统计编程中最受欢迎的脚本语言之一。 自2010年初代以来，R程序员的需求一直在不断增长，并且R仍然在数据科学家中享有作为编程语言的地位
