Mahalanobis距离

  Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离，它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本。 如果P就位于分布D的均值处，则该距离为0；该距离随着P的偏离均值开始逐步增大。   由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性

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