距离公式计算，欧氏举例，马氏距离，巴氏距离

资 源 简 介

距离公式计算，欧氏举例，马氏距离，巴氏距离

详 情 说 明

在数据分析和机器学习中，距离公式是衡量样本间相似性的重要工具。以下是几种常见的距离度量方法及其特点：

欧氏距离（Euclidean Distance） 欧氏距离是最直观的距离度量方式，计算两点之间的直线距离。适用于低维空间且特征尺度相近的情况，但对异常值敏感且不考虑特征间的相关性。

马氏距离（Mahalanobis Distance） 马氏距离通过引入协方差矩阵解决欧氏距离的局限性，能有效处理特征间的相关性及不同尺度问题。适用于需考虑数据分布的场景，如异常检测。

巴氏距离（Bhattacharyya Distance） 巴氏距离衡量两个概率分布之间的相似性，常用于分类问题中比较类别的分布差异，如计算机视觉中的直方图匹配。

这些距离公式各有适用场景，选择时需结合数据特性和任务需求。