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)并作图

K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。它的工作原理是，对于给定的未知测试样本，通过计算其与训练集中每个样本之间的距离（通常使用欧氏距离或其他相似度度量），找出K个最接近的邻居，然后根据这K个邻居所属类别中最常见的类别作为预测。

首先，你需要做的是加载训练数据(train_dataset_KNN.txt)，这个文件包含特征向量及其对应的标签。接下来是步骤：

1. **数据预处理**：读取数据，将文本转换成数值型特征，并划分特征和目标变量。如果需要，可以归一化或标准化数据。

2. **选择K值**：确定K的大小，它是一个超参数，一般可以选择几个常见值如3、5或7来试验效果。

3. **构建KNN模型**：用训练数据训练KNN模型，Python中有sklearn库提供`KNeighborsClassifier`来进行此操作。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_dataset_KNN.txt', delimiter=' ', header=None)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2)

knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn_model.fit(X_train, y_train)

4. **预测**：使用测试数据(test_dataset_KNN.txt)进行预测，得到每个样本的预测类别。

5. **评估性能**：对预测结果进行评估，例如计算准确率、召回率等指标。

6. **可视化**：如果你有散点图的数据，可以用matplotlib或者其他绘图库展示训练数据和决策边界。例如，你可以绘制出各个类别的样本分布以及预测的类别边界。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_train[y_train == 0, 0], X_train[y_train == 0, 1], color='red', label='Class 0')
plt.scatter(X_train[y_train == 1, 0], X_train[y_train == 1, 1], color='blue', label='Class 1')
plt.scatter(X_test[0, 0], X_test[0, 1], color='black', marker='x', label='Test sample')

# 预测点的位置
predictions = knn_model.predict(X_test.iloc[[0]])
predicted_class = predictions[0]
plt.annotate("Predicted: Class " + str(predicted_class), (X_test[0, 0], X_test[0, 1]))

plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend()
plt.show()