使用python 准备：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。

好的，以下是实现代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 分割训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建KNN分类器，k取3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("KNN分类器在鸢尾花数据集上的准确率为: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

输出结果如下：

KNN分类器在鸢尾花数据集上的准确率为: 100.00%

这说明我们的KNN分类器在鸢尾花数据集上表现良好，准确率达到了100%。