馬氏距離其實是用來衡量2個數(shù)據(jù)樣本之間的相似度的,怎么衡量呢,如果這2個數(shù)據(jù)樣本分別用2個樣本矩陣表示,樣本矩陣1數(shù)據(jù)的協(xié)方差就是樣本矩陣1馬氏距離,同樣樣本矩陣2也有對應(yīng)的馬氏距離,如果算出來的2個馬氏距離越接近,那么可以認(rèn)為這2個樣本的相似度越高.我們?nèi)粘Ｉ钪械木嚯x其實是馬氏距離的特殊化,馬氏距離中,協(xié)方差矩陣如果是單位矩陣,這樣的馬氏距離就轉(zhuǎn)化為日常生活中的歐式距離了.由于要算協(xié)方差的因素,馬氏距離計算是不穩(wěn)定的,而且加了平方,它把微小的數(shù)據(jù)變化反映出來.