Trova il vicino

È chiaro che l'algoritmo del local outlier factor dipende molto dal concetto di vicino più prossimo, che a sua volta dipende dalla scelta della metrica di distanza. Decidi quindi di fare altri esperimenti con l'insieme di dati sull'epatite introdotto nella lezione precedente. Ti vengono forniti tre esempi in features, le cui classi sono in labels. Identificherai il vicino più prossimo del primo esempio (riga con indice 0) usando tre metriche di distanza diverse: Euclidea, Hamming e Chebyshev, e in base a questo sceglierai quale metrica usare. Importerai il modulo necessario come parte dell'esercizio, ma pandas e numpy sono già disponibili, così come features e le loro etichette labels.