以下是一个经典的 R 语言数据分析案例：使用 R 语言对 `Iris` 数据集进行分析。Iris 数据集
是数据科学和机器学习中最常用的数据集之一，它包含了 150 个样本，分别属于三种不同的
鸢 尾 花 种 类 （ Setosa 、 Versicolor 、 Virginica ）。 每 个 样 本 有 四 个 特 征 ： 花 萼 长 度
（ Sepal.Length ）、 花 萼 宽 度 （ Sepal.Width ）、 花 瓣 长 度 （ Petal.Length ） 和 花 瓣 宽 度
（Petal.Width）。
### 1. 加载数据集
首先，我们需要加载 Iris 数据集并查看其基本信息。
```R
# 加载数据集
data(iris)
# 查看数据集的前六行
head(iris)
# 查看数据集的摘要统计信息
summary(iris)
# 查看数据集的结构
str(iris)
```
### 2. 数据可视化
#### 2.1 单变量分析
单变量分析可以帮助我们理解单个变量的分布情况。我们可以使用直方图和箱线图进行分析。
```R
# 加载 ggplot2 包
library(ggplot2)
# 绘制花萼长度的直方图
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) +
geom_histogram(binwidth = 0.2, fill = 'blue', color = 'black') +
labs(title = "Histogram of Sepal Length", x = "Sepal Length", y = "Frequency")
# 绘制花瓣长度的箱线图
ggplot(iris, aes(y = Petal.Length)) +
geom_boxplot(fill = 'green') +
labs(title = "Boxplot of Petal Length", y = "Petal Length")
```
资源评论
