가장 가까운 이웃 찾기

Local Outlier Factor 알고리즘은 최근접 이웃 개념에 크게 의존하며, 이는 다시 거리 측도의 선택에 달려 있어요. 그래서 이전 레슨에서 소개한 hepatitis 데이터셋으로 조금 더 실험해 보려고 합니다. features에 세 개의 예제가 있고, 각 예제의 클래스는 labels에 저장되어 있어요. 세 가지 거리 측도(Euclidean, Hamming, Chebyshev)를 사용해 첫 번째 예제(인덱스가 0인 행)의 최근접 이웃을 찾고, 그 결과를 바탕으로 어떤 거리 측도를 사용할지 선택해 보세요. 필요한 모듈은 연습 문제에서 직접 임포트할 것이며, pandas와 numpy, 그리고 features와 해당 레이블 labels는 이미 준비되어 있습니다.