数据集10行8列csv文件，第一列是序号，2到7列是特征，最后一列是标签，选择欧氏距离，对前8个数据，分别进行K=3和K=5的KNN 分类，输出分类结果，再进行当K=3时，第9,10 预测结果是？ 当K=5时，第9,10 预测结果是？python代码实现

好的，根据你的要求，我来给你实现一个KNN分类的代码，代码如下：

import math

# 计算两个样本之间的欧氏距离
def distance(instance1, instance2):
    distance = 0
    for i in range(1, 7):
        distance += pow((float(instance1[i]) - float(instance2[i])), 2)
    return math.sqrt(distance)

# 找到距离样本最近的k个邻居
def get_neighbors(training_set, test_instance, k):
    distances = []
    for i in range(len(training_set)):
        dist = distance(test_instance, training_set[i])
        distances.append((training_set[i], dist))
    distances.sort(key=lambda x: x[1])
    neighbors = []
    for i in range(k):
        neighbors.append(distances[i][0])
    return neighbors

# 对k个邻居进行投票，返回预测结果
def get_response(neighbors):
    class_votes = {}
    for i in range(len(neighbors)):
        response = neighbors[i][-1]
        if response in class_votes:
            class_votes[response] += 1
        else:
            class_votes[response] = 1
    sorted_votes = sorted(class_votes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_votes[0][0]

# 读取数据集
def load_dataset(filename):
    dataset = []
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            instance = line.strip().split(',')
            dataset.append(instance)
    return dataset

# 对数据集进行KNN分类
def knn(training_set, test_set, k):
    predictions = []
    for i in range(len(test_set)):
        neighbors = get_neighbors(training_set, test_set[i], k)
        result = get_response(neighbors)
        predictions.append(result)
    return predictions

# 测试代码
filename = 'data.csv'
dataset = load_dataset(filename)

# 对前8个数据进行KNN分类
training_set = dataset[:8]
test_set = dataset[:8]
k = 3
predictions_k3 = knn(training_set, test_set, k)
print('K=3时，前8个数据的分类结果为：', predictions_k3)

k = 5
predictions_k5 = knn(training_set, test_set, k)
print('K=5时，前8个数据的分类结果为：', predictions_k5)

# 预测第9、10个数据的分类结果
test_set = dataset[8:]
k = 3
predictions_k3 = knn(training_set, test_set, k)
print('K=3时，第9、10个数据的分类结果为：', predictions_k3)

k = 5
predictions_k5 = knn(training_set, test_set, k)
print('K=5时，第9、10个数据的分类结果为：', predictions_k5)

这里假设数据集文件名为`data.csv`，其中第一列是序号，第2到7列是特征，最后一列是标签。我们首先读取整个数据集，然后将前8个数据作为训练集和测试集，分别进行K=3和K=5的KNN分类，输出分类结果。然后我们将第9、10个数据作为测试集，再次进行K=3和K=5的KNN分类，得到预测结果。