利用鸢尾花数据集构建一个KNN分类器，能够对给定的鸢尾花样本进行分类和预测。

好的，针对你的问题，我来简单介绍一下如何构建一个KNN分类器来对鸢尾花进行分类和预测。

首先，我们需要准备鸢尾花数据集，可以使用Python中的Scikit-learn库来加载鸢尾花数据集。接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。

然后，我们可以使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier来构建KNN分类器。KNN分类器的核心思想是通过计算待分类样本与训练样本之间的距离，选择K个距离最近的训练样本，根据这K个训练样本的类别进行投票，得到待分类样本的类别。

最后，我们可以使用KNN分类器对新的鸢尾花样本进行分类和预测。具体实现可以参考以下代码：

# 加载鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 预处理数据
X, y = iris.data, iris.target

# 划分数据集为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 构建KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
k = 3 # 设置K值
clf = KNeighborsClassifier(k)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测新的样本
new_sample = [[5.0, 3.5, 1.4, 0.2]] # 待分类样本
clf.predict(new_sample) # 预测样本的类别

以上就是利用KNN分类器对鸢尾花进行分类和预测的基本步骤，希望能对你有所帮助。