给定一组数据，利用适当的算法进行分类，预测数据点的类别。


 数据：{（2, 5），（7, 8），（1, 3），（6, 9），（3, 5）}
 类别：{0，1，0，1，0}
一种简单的算法是K近邻分类器（K-Nearest Neighbor Classifier）。该算法中，每个数据点都被分配到其最近的K个数据点中的多数类别。在这种情况下，您需要确定K的值。

使用K = 1时，分类器将计算每个数据点到所有其他点的距离，并将其分类为距离最近的数据点的类别。因此，分类结果如下：

（2,5）-> 0

（7,8）-> 1

（1,3）-> 0

（6,9）-> 1

（3,5）-> 0

使用K = 3时，分类器将计算每个点到最近的三个点的距离，并将其分类为K个最近点中类别最多的一类。因此，分类结果如下：

（2,5）-> 0

（7,8）-> 1

（1,3）-> 0

（6,9）-> 1

（3,5）-> 0

在这种情况下，K = 1或K = 3并不会改变分类结果。