对路径为C:\Users\Junjie\Desktop\实验数据（原始）.csv文件用knn进行数据分类,请写出pytho代码

好的，给您提供一个Python使用KNN算法对CSV文件进行分类的代码示例：

首先需要安装一些必要的库，比如pandas和scikit-learn：

pip install pandas scikit-learn

导入依赖：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

加载CSV文件为pandas DataFrame对象：

df = pd.read_csv('C:/Users/Junjie/Desktop/实验数据（原始）.csv')

接下来，将数据集分为训练集和测试集：

X = df.iloc[:, :-1] # 特征矩阵
y = df.iloc[:, -1]  # 目标变量

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，使用KNN算法进行分类：

knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

可以使用训练后的模型进行预测并输出准确率和其他指标：

y_pred = knn_classifier.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

注意：在代码中使用路径前，需要将反斜杠`\`替换为斜杠`/`或者使用原始字符串`r'C:\xxx'`。