计算mahalanobis（即马氏）距离

资 源 简 介

计算mahalanobis（即马氏）距离

详 情 说 明

马氏距离是一种用于衡量多元数据点之间距离的统计方法。与常见的欧氏距离不同，马氏距离考虑了数据集中各维度之间的相关性，因此特别适用于具有协方差结构的数据集。

计算马氏距离的核心思想是利用协方差矩阵的逆矩阵来调整不同维度上的尺度差异和相关性。具体来说，给定两个数据点，马氏距离的计算会考虑整体数据集的分布特性，使得在相关性较强的方向上距离被适当调整。

该距离在异常检测、分类问题以及多元统计分析中有广泛应用。例如，在高维数据中，欧氏距离可能会因为尺度不一致而失效，而马氏距离能够更准确地衡量样本间的真实差异。

此外，马氏距离还可以用于评估新样本是否偏离已知数据集的分布模式，使其成为异常值检测的有力工具。