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当前大家对于马氏距离都是颇为感兴趣的，大家都想要了解一下马氏距离，那么小美也是在网络上收集了一些关于马氏距离的一些信息来分享给大
当前大家对于马氏距离都是颇为感兴趣的，大家都想要了解一下马氏距离，那么小美也是在网络上收集了一些关于马氏距离的一些信息来分享给大家，希望能够帮到大家哦。
1、马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。
2、它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。
3、与欧氏距离不同的是，它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。
4、对于一个均值为μ，协方差矩阵为Σ的多变量向量，其马氏距离为sqrt( (x-μ)'Σ^(-1)(x-μ) )。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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