knn算法1000个样本的数据集，每个样本有10个特征你有一个新的样本，它的10个特征分别为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，请问它在K=5的情况下属于哪个类别？

KNN算法是一种基于距离度量的分类算法，它的基本思想是将新样本的特征与训练集中的样本特征进行比较，找到训练集中距离新样本最近的K个样本，然后统计它们所属的类别，将新样本归为出现次数最多的类别。

在这个问题中，我们需要使用KNN算法对新样本进行分类。由于K=5，我们需要找到训练集中距离新样本最近的5个样本。为了计算距离，我们可以使用欧几里得距离公式。

根据欧几里得距离公式，我们可以计算新样本和训练集中每个样本之间的距离。然后，我们可以按照距离从小到大的顺序对训练集进行排序，并选取距离最近的前K个样本。最后，我们可以统计这K个样本所属的类别，并将新样本归为出现次数最多的类别。

具体地，我们可以使用下面的Python代码来实现KNN算法：

import numpy as np
from collections import Counter

# 训练集
X_train = np.random.rand(1000, 10)
y_train = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 新样本
X_new = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算距离
distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_new) ** 2, axis=1))

# 排序
nearest = distances.argsort()[:5]

# 统计类别
counts = Counter(y_train[nearest])

# 输出结果
print(counts.most_common(1)[0][0])

运行以上代码，可以得到新样本的预测类别。