要保存和加载一个scikit-learn Keras分类器，可以使用pickle库。下面是一个包含代码示例的解决方法：

保存分类器：

import pickle
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建和训练分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)

# 保存分类器
with open('classifier.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(clf, file)

加载分类器：

import pickle

# 加载分类器
with open('classifier.pkl', 'rb') as file:
    clf = pickle.load(file)

# 使用分类器进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

在上述代码中，我们首先使用pickle库的dump()函数将分类器保存到名为classifier.pkl的文件中。然后，使用pickle库的load()函数从文件中加载分类器。加载后，我们可以使用分类器进行预测。

请注意，保存和加载的分类器应该是在相同的环境中进行的，以确保模型的一致性。