我是说陈述“鸢尾花数据集。 调用sklearn库，使用KNN分类方法完成鸢尾花数据的分类。”这点代码的过程

好的，下面是使用sklearn库中的KNN分类方法完成鸢尾花数据的分类的代码过程：

# 导入需要的库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = datasets.load_iris()

# 定义特征和标签
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

这段代码首先导入了需要的库和数据集，然后定义了特征和标签。接着使用`train_test_split`方法划分训练集和测试集，并定义了KNN模型。最后使用`fit`方法训练模型，使用`predict`方法预测测试集，输出预测结果。