Write in Lisp

Your task is to write three functions which will enable you to test K-Nearest Neighbor: 1. DIFFERENCE. This function tells you the difference (error) between two lists. You will use three kinds of measurement for error: COUNT, SQUARED, and MANHATTAN. Though the default will be COUNT, you will probably be most familiar with SQUARED since it basically does what the lecture notes showed. 2. K-NEAREST-NEIGHBOR. This function will take a list of examples, and their associated classes, and return what class they predict for an additional unseen example, based on the classes of the K examples whose DIFFERENCE from the unseen example is lowest. 3. GENERALIZATION. This function will take two lists of examples, a training set and a testing set, and return the percentage of testing set examples which were correctly predicted by K-Nearest-Neighbor using the original training set examples.

You must do the following: 1. Write the three functions correctly. 2. Test them on the two EXAMPLES below. Determine the correct values. 3. Modify this file into properly-commented and properly compiling

(defparameter *neutral* '((0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5) (0.1))) ;; is this the right class? (defparameter *voting-records-short* '(((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.5 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.5) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.1)) ((0.5 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.5 0.5) (0.1)) ((0.9 0.9 0.9 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.5 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.5 0.5 0.5 0.5) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.5 0.9 0.9 0.5 0.1 0.1 0.9 0.5) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.5) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.5 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.1)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.5 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.5 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.5 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.5 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.5 0.9 0.1 0.1) (0.9)) ((0.1 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.5 0.1) (0.1)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.1 0.5 0.5 0.5 0.9 0.1 0.5) (0.1)) ((0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.5 0.5) (0.1)) ((0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0.1 0.5) (0.1)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.9 0.5) (0.9)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.5 0.5 0.1 0.9 0.5 0.5 0.5 0.9 0.9) (0.9)) ((0.5 0.5 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.5 0.1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5) (0.9)) ((0.5 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.5) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.5) (0.9)) ((0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.9 0.1 0.5 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.5 0.9 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.5 0.9) (0.1)) ((0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.5 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0.5) (0.9)) ((0.1 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9) (0.9)) ((0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9) (0.1)) ((0.1 0.1 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.9 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