请使用 KNN 方法或者其它方法，来判断题目给出的 未知对象(test_dataset_KNN.txt)属于哪一类。(散点图相关数据集 train_dataset_KNN)

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，用于分类任务。它通过比较测试样本与训练集中每个样本的距离，找出最相似的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别多数投票确定测试样本的类别。

以下是使用Python和sklearn库进行KNN分类的基本步骤：

1. **加载数据**:
- 使用`pandas`读取文本文件train_dataset_KNN.txt和test_dataset_KNN.txt，它们通常包含特征数据和对应的标签。

import pandas as pd

train_data = pd.read_csv('train_dataset_KNN.txt', sep='\t') # 如果文件有分隔符
test_data = pd.read_csv('test_dataset_KNN.txt', sep='\t')

2. **预处理数据**:
- 确保数据已经被适当地编码（例如数值化非数值特征），并且特征和目标变量已经分开。

3. **划分特征和标签**:

   X_train = train_data.drop('label_column', axis=1)  # label_column是你的标签列名
   y_train = train_data['label_column']
   X_test = test_data.drop('label_column', axis=1)

4. **选择K值并建立模型**:

   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)  # k是你想考虑的邻居数

5. **拟合模型**:

   knn.fit(X_train, y_train)

6. **预测**:

   predictions = knn.predict(X_test)

7. **评估结果**:
可以使用如accuracy_score等函数查看模型性能。

注意：这个过程假设你的数据集是表格形式，每行代表一个样本，列包括特征和标签。如果你的数据是其他结构，需要相应调整。