# Output of # python knn_test2.py iris_proj7_train.csv iris_proj7_test.csv Results using All Exemplars: True Est 000: 0 0 001: 0 0 002: 0 0 003: 0 0 004: 0 0 005: 0 0 006: 0 0 007: 0 0 008: 0 0 009: 0 0 010: 0 0 011: 0 0 012: 0 0 013: 0 0 014: 0 0 015: 1 1 016: 1 1 017: 1 1 018: 1 1 019: 1 1 020: 1 1 021: 1 1 022: 1 1 023: 1 1 024: 1 1 025: 1 1 026: 1 1 027: 1 1 028: 1 1 029: 1 1 030: 2 2 031: 2 2 032: 2 2 033: 2 2 034: 2 2 035: 2 2 036: 2 2 037: 2 2 038: 2 2 039: 2 2 040: 2 2 041: 2 2 042: 2 2 043: 2 2 044: 2 2 KNN Classifier Class 0 -------------------- Number of Exemplars: 10 Mean of Exemplars :[[ 5.0095 3.51 1.4695 0.25066667]] Class 1 -------------------- Number of Exemplars: 10 Mean of Exemplars :[[ 5.98759524 2.74378571 4.35347619 1.37397619]] Class 2 -------------------- Number of Exemplars: 10 Mean of Exemplars :[[ 6.85994048 2.91744048 5.8275 1.97386905]] Results using 10 Exemplars: True Est 000: 0 0 001: 0 0 002: 0 0 003: 0 0 004: 0 0 005: 0 0 006: 0 0 007: 0 0 008: 0 0 009: 0 0 010: 0 0 011: 0 0 012: 0 0 013: 0 0 014: 0 0 015: 1 1 016: 1 1 017: 1 1 018: 1 1 019: 1 1 020: 1 1 021: 1 1 022: 1 1 023: 1 1 024: 1 1 025: 1 1 026: 1 1 027: 1 1 028: 1 1 029: 1 1 030: 2 2 031: 2 2 032: 2 2 033: 2 1 ** 034: 2 2 035: 2 2 036: 2 2 037: 2 2 038: 2 2 039: 2 2 040: 2 2 041: 2 2 042: 2 2 043: 2 2 044: 2 2