欧氏 & 马氏距离分类

资 源 简 介

欧氏 & 马氏距离分类

详 情 说 明

在机器学习分类任务中，距离度量是核心概念之一。欧氏距离是最直观的距离计算方法，它测量两点在多维空间中的直线距离。这种方法简单直接，但在处理不同量纲的特征时可能产生偏差。

相比之下，马氏距离考虑了特征之间的协方差关系，通过引入协方差矩阵的逆来标准化距离计算。这使得它对特征的尺度变化不敏感，同时能处理特征间的相关性。当特征之间存在高度相关性时，马氏距离通常能提供更准确的相似性度量。

在实际应用中，选择哪种距离度量取决于数据特性。欧氏距离适合各特征独立且尺度相近的情况，计算效率更高。而马氏距离虽然计算更复杂，但对非常规分布的数据适应性更好，特别是当特征间存在明显相关性时。

理解这两种距离的区别对优化分类算法性能非常重要，特别是在需要考虑特征间关系的数据集上，马氏距离往往能带来更好的分类结果。