概述
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）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。
维基百科的解释：
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A9%AC%E6%B0%8F%E8%B7%9D%E7%A6%BB
马氏距离的哲学解释http://blog.csdn.net/jmy5945hh/article/details/20536929，写的很好。
从哲学上来说，用马氏距离处理数据时，不再把数据单纯的看作是冷冰冰的数字——那个引入的协方差，承认了客观上的差异性，就好像是有了人类的感情倾向，使得模式识别更加“人性化”也更加“视觉直观”。
这种距离的总结见：http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324
最后
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