导入相关库载入数据分割数据集（训练集、测试集，使用train_test_split 函数模型构建（使用训练集模型测试（使用测试集）使用scikit-learn框架，实现KNN算法对手写字符、鸢尾花卉进行识别

在Python中，特别是在使用机器学习库如scikit-learn时，通常会经历以下几个步骤：

1. **导入相关库**：
首先，需要导入所需的库，比如`numpy`处理数值计算，`pandas`用于数据处理，以及`matplotlib`和`seaborn`做数据可视化，还有`sklearn`，它包含了大量的机器学习算法，包括KNN（K近邻）。

   import numpy as np
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   from sklearn.datasets import load_iris, load_digits
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**：
使用`load_*`函数从scikit-learn内置的数据集中加载数据，如`load_iris`加载鸢尾花数据，`load_digits`加载手写数字数据。

   iris_data = load_iris()
   digits_data = load_digits()

3. **数据预处理**：
将数据集转换成DataFrame，并将特征和标签分开。这里假设X表示特征，y表示目标变量。

   X_iris, y_iris = iris_data.data, iris_data.target
   X_digits, y_digits = digits_data.images.reshape(-1, 64), digits_data.target

4. **数据分割**：
使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。通常选择80%的数据作为训练集，20%作为测试集。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **模型构建（KNN算法）**：
创建一个KNN分类器，设置好邻居的数量（n_neighbors）。在这个例子中，我们可以创建KNN模型并默认设置k值。

   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

6. **模型训练**：
使用训练数据拟合模型。

   knn.fit(X_train, y_train)

7. **模型测试**：
评估模型在测试集上的性能。

   predictions = knn.predict(X_test)
   accuracy = knn.score(X_test, y_test)
   print(f"Accuracy on the test set: {accuracy}")

8. **结果分析**：
可视化预测结果或进一步分析错误案例。

以上就是一个基本的流程，实际操作中可能还需要对数据进行标准化、特征工程等预处理步骤。