Mahalanobis(马氏)距离
当提到距离的时候，一般都会想到欧氏距离，更远一些还会想到范数，我们熟悉的欧式距离虽然很有用，但是也有明显的缺点，它将样本的不同属性（特征）之间的差别等同对待，但是在很多时候，样本的不同属性对于区分样本有着不同的重要性，此时，我们需要采用不同的距离函数，Mahalanobis(马氏)距离就考虑了样本各种特征之间的联系。 Mahalanobis(马氏)距离是由印度统计学家马哈拉洛比斯提出的，表示数据的
