マハラノビス距離を徹底解説 - Qiita

マハラノビス距離は、ユークリッド距離とは違い、分布からの外れ具合を定量化できていることが分かります。 マハラノビス距離は異常検知によく使われます。 STEP2. イメージで詳細を理解する 2.1 正規分布を仮定している マハラノビス距離はデータが正規分布に従う場合にうまく働きます。 正規分布とはよく見るこれです。 山が高い $x=0$ 付近はデータがよく発生し、山が低い $x=4$ や $x=-4$ 付近はほとんどデータが発生しないことを表します。 山の頂点のある $x=0$ から離れれば離れるほど山が低くなり、データが発生しにくくなります。 一方で、2次元の正規分布は次のようになります。 この山を平面で表すと下のようになります。色が山の高さを示します。 1次元の時と同様に、山が高い $(x,y)=(0,0)$ 付近はデータがよく発生し、そこから離れれば離れるほど山が低くなり、データが発生

[sh19910711]

"データの外れ具合を定量化する指標 + 正規分布を仮定 / 平均からのユークリッド距離は点1も点2も同じですが、データの分布を考慮すると、点1よりも点2の方が平均から外れているように見える" '22