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马哈拉诺比斯距离
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马哈拉诺比斯距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的,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并且是尺度无关的,即独立于测量尺度。
对于一个均值为
μ
=
T
{\displaystyle \mu =^{T}}
,
协方差矩阵
为
Σ
{\displaystyle \Sigma }
的多变量向量
x
=
T
{\displaystyle x=^{T}}
,其马氏距离为
2