数据集10行8列xls文件，选择欧氏距离，对前8个数据，进行KNN 分类，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

根据您提供的信息，我假设数据集的前8列是特征，最后一列是标签。在这个假设下，下面是Python代码的实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_excel('dataset.xls')

# 分割特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 对前8个数据进行KNN分类
k = 3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='euclidean')
knn.fit(X[:8], y[:8])
y_pred_1 = knn.predict(X[8:10])
print(f"K={k}时，第9,10预测结果是：{y_pred_1}")

k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='euclidean')
knn.fit(X[:8], y[:8])
y_pred_2 = knn.predict(X[8:10])
print(f"K={k}时，第9,10预测结果是：{y_pred_2}")

注意，这个代码假设数据集是名为"dataset.xls"的Excel文件，且数据集中的标签列是最后一列。另外，这个代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类和accuracy_score函数来实现KNN分类和评估分类器的准确度。