马哈拉诺比斯距离是由印度统计学家提出的，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-invariant），即独立于测量尺度。对于一个均值为formula_1，协方差矩阵为formula_2的多变量向量formula_3，其马氏距离为马哈拉诺比斯距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为formula_2的随机变量formul