转自 https://blog.csdn.net/lzhf1122/article/details/72935323

基础知识：

假设空间中两点x，y，定义：

欧几里得距离，

Mahalanobis距离，

不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离。那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义。

例子：

如果我们以厘米为单位来测量人的身高，以克（g）为单位测量人的体重。每个人被表示为一个两维向量，如一个人身高173cm，体重50000g，表示为（173,50000），根据身高体重的信息来判断体型的相似程度。

我们已知小明（160,60000）；小王（160,59000）；小李（170，60000）。根据常识可以知道小明和小王体型相似。但是如果根据欧几里得距离来判断，小明和小王的距离要远远大于小明和小李之间的距离，即小明和小李体型相似。这是因为不同特征的度量标准之间存在差异而导致判断出错。

以克（g）为单位测量人的体重，数据分布比较分散，即方差大，而以厘米为单位来测量人的身高，数据分布就相对集中，方差小。马氏距离的目的就是把方差归一化，使得特征之间的关系更加符合实际情况。

图（a）展示了三个数据集的初始分布，看起来竖直方向上的那两个集合比较接近。在我们根据数据的协方差归一化空间之后，如图（b），实际上水平方向上的两个集合比较接近。