马氏距离
发布时间：2025-05-05 01:45:27来源：
标题：马氏距离 📏📊
马氏距离（Mahalanobis Distance）是一种衡量数据点与数据集分布中心之间差异的方法，广泛应用于统计学和机器学习中。和其他距离测量方式不同，它考虑了数据的协方差结构，这使得它对不同维度之间的相关性更加敏感。换句话说，马氏距离不仅关注两点间的直线距离，还考虑了数据的整体分布特性。这种特性让马氏距离在处理多维数据时显得尤为强大。例如，在人脸识别系统中，通过计算人脸特征点之间的马氏距离，可以更准确地判断两张人脸是否属于同一个人。此外，马氏距离还能有效识别异常值，因为它能捕捉到偏离整体分布的数据点。总的来说，马氏距离就像一把智能尺子，帮助我们更好地理解复杂数据的世界。🔍🎯
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