相似度計算之馬氏距離

馬氏距離（Mahalanobis Distance）是由印度統計學家馬哈拉諾比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示數據的協方差距離。有時也被稱爲馬哈拉諾比斯距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。與歐氏距離不同的是它考慮到各種特性之間的聯繫（例如：一條關於身高的信息會帶來一條關於體重的信息，因爲兩者是有關聯的）並且是尺度無關的（scale-invariant），即獨立

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