依据特征文件EEG_with_featuresnew.txt，根据分期标签文件 label_profusion.txt，编程实现基于KNN的五分类python算法，给出模型 评价

您提到的特征文件名为`EEG_with_featuresnew.txt`，而分期标签文件为`label_profusion.txt`。要基于这些数据实现一个使用K近邻(KNN)算法进行五分类任务的Python程序，并对模型进行评估，可以按照以下步骤操作：

1. **读取数据**：首先需要将两个文本文件中的数据读入到适合处理的数据结构中（如Pandas DataFrame）。
2. **预处理数据**：包括可能需要清洗或转换某些字段以满足机器学习模型的要求。
3. **划分训练集和测试集**：为了能够评估模型性能，通常会把数据划分为训练集和测试集两部分。
4. **构建KNN模型**：选择合适的参数设置并利用训练集数据来训练模型。
5. **模型评估**：在测试集上运行该模型，并通过准确率等指标来评估其表现。

下面是一个简单的示例代码框架，展示如何用Python语言配合scikit-learn库完成上述过程：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# 假设读取的特征文件和标签文件已经分别存储到了features_df和labels_df中
features_df = pd.read_csv('EEG_with_featuresnew.txt', delimiter=' ') # 根据实际文件格式调整
labels_df = pd.read_csv('label_profusion.txt', header=None)

# 数据预处理
X = features_df.values
y = labels_df.iloc[:, 0].values

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 构建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 可以尝试不同的邻居数量
knn.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 模型评估
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
print(classification_report(y_test, predictions))

请注意这个脚本只是一个基本的框架，具体实施时还需要根据实际情况调整参数及方法。此外，由于未提供具体的`EEG_with_featuresnew.txt`的内容，所以在读取这部分数据时可能会遇到格式不匹配的问题，请根据实际文件内容修改读取方式。