Assignments for newbies (students of Prof. Gao)
练习内容：熟练 KNN（K 邻近）算法的思想和编码实现
详细说明：利用 python 语言实现 KNN 算法，并对收集的鸢尾花数据进行分类。鸢尾花数据 分为两部分，一部分为 104 个带类别标记的样本组成的训练集，另一部分为不带类别标记的 46 个样本组成的测试集，要求对 46 个不带类别标记的样本进行预测。压缩包内含4个文件， 分别为 data-description.txt, training.txt, test.txt,knn.py。knn.py 为需要你来完成的代码。
输入与输出：输入训练集与测试集数据（见文本文件），输出分类正确率，召回率，F1
注意：请尽量不要调用第三方的直接实现，如scikit-learn
Deadline：2017-10-31