Encuentra el vecino

Está claro que el algoritmo de factor de atipicidad local depende mucho de la idea de vecino más cercano, que a su vez depende de la elección de la métrica de distancia. Así que decides experimentar un poco más con el conjunto de datos de hepatitis presentado en la lección anterior. Se te proporcionan tres ejemplos almacenados en features, cuyas clases están en labels. Identificarás el vecino más cercano del primer ejemplo (fila con índice 0) usando tres métricas de distancia diferentes: Euclídea, Hamming y Chebyshev, y en base a ello elegirás qué métrica usar. Importarás el módulo necesario como parte del ejercicio, pero pandas y numpy ya están disponibles, al igual que features y sus etiquetas labels.