* É para implementar o algoritmo KNN na linguagem Assembly (MIPS), no qual os dados devem ser lidos de um arquivo, o qual deve ser passado como entrada para o programa, e o valor estimado para o conjunto de teste deve ser escrito em outro arquivo .txt. A função principal deve chamar uma função knn que obrigatoriamente possui a seguinte assinatura:

`int knn(float *xtrain, float *ytrain, float *xtest), onde:
knn: Nome da função (também em Assembly);
retorno: classe correspondente;
float *xtrain: especifica a base do vetor de entrada do treinamento;
float *ytrain: especifica a base do vetor de saída do treinamento;
float *xtest: especifica a base do vetor de entrada do teste.`

OBS:
* O código deve seguir a seguinte linha:
Passo 1 - Para cada instância do conjunto teste, calcule a distância da nova instância em relação a cada uma das outras instâncias do conjunto de treinamento;
Passo 2 - Selecione as k menores distâncias;
Passo 3 - Com base nos k valores, obter uma média aritmética;
Passo 4 - Estimar o valor futuro com base neste valor.
* O tamanho máximo do vetor é denotado por n, não é conhecido a priori, o arquivo precisa ser varrido para identificar o número de entradas e atributos. xtrain.txt e xtest.txt serão enviados, o ytrain vai ser gerado a partir do xtrain de acordo com os 3 parâmetros do KNN.