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，针对您的问题，我可以为您提供以下的步骤：

1. 导入需要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

2. 加载鸢尾花数据集，并对数据进行预处理：

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

3. 将数据集分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

4. 构建KNN分类器：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

5. 对测试集进行预测：

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 对模型进行评估：

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这样，您就可以利用鸢尾花数据集构建一个KNN分类器，并对给定的鸢尾花样本进行分类和预测了。