最も近い近傍を見つける

local outlier factor アルゴリズムは最近傍の概念に大きく依存し、その定義は距離尺度の選択に左右されます。そこで、前のレッスンで扱った hepatitis データセットでさらに実験してみましょう。features には3つのサンプルが、対応するクラスは labels に格納されています。最初のサンプル（インデックスが 0 の行）に対して、ユークリッド距離、ハミング距離、チェビシェフ距離の3種類で最近傍を特定し、その結果をもとに使用する距離尺度を選びます。この演習では必要なモジュールをインポートしていただきますが、pandas と numpy はすでに利用可能で、features とそのラベル labels も用意されています。