摘要： 转自：http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/archive/2012/06/19/2555448.html 对于马氏距离，本人研究了一下，虽然看上去公式很简单的，但是其中存在很多模糊的东西，例如有很多教科书以及网络上的简要说明，下面以维基百科作为引用：马氏距离是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-invarian 阅读全文

摘要： (from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance)Mahalanobis distanceInstatistics,Mahalanobis distanceis adistancemeasure introduced byP. C. Mahalanobisin 1936.It is based oncorrelationsbetween variables by which different patterns can be identified and analyzed. It gaugessimilarityof an unkn 阅读全文