K均值聚类：将1000个样本，每个样本有10个特征的数据集划分为5个类别

需要先进行聚类算法的训练才能确定哪个类别。具体来说，可以使用K均值聚类算法，将数据集按照相似度分为K个簇。由于题目中没有提供每个样本的标签，因此无法进行监督学习，只能使用无监督学习的聚类算法。

在进行K均值聚类时，需要指定K的值，这里选用题目中提到的K=5。

首先，需要对样本进行归一化处理，以避免某些特征的值过大或过小对聚类结果产生影响。可以使用标准化（Z-score）方法，即对每个特征减去均值，再除以标准差。代码如下：

import numpy as np

# 构造数据集
data = np.random.rand(1000, 10) * 10 + np.arange(1000).reshape(-1, 1)

# 特征归一化
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)
data_norm = (data - mean) / std

接下来，可以使用sklearn库中的KMeans模型进行聚类。代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

# 模型训练
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(data_norm)

# 预测结果
labels = kmeans.predict(data_norm)

# 打印前10个样本所属的簇
print(labels[:10])

根据K均值聚类的结果，可以得到每个样本属于哪个簇。在上述代码中，打印了前10个样本所属的簇。具体的输出结果可能因为随机数种子的不同而有所差异，但应该是一个形如[1 3 3 2 4 4 0 2 0 3]的数组，其中每个元素表示对应样本属于的簇的编号，从0开始计数。因此，可以根据这个数组得到题目中的答案。