用語「マハラノビス距離」について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、「“普通の距離”(=ユークリッド距離)を一般化したもの」とも言われる。データの分布(共分散行列)を考慮することで、データのばらつき具合や相関関係を反映した距離を計算できる。異常値や外れ値を識別するために有効であり、特に多次元データにおいて正確な距離測定が可能。 連載目次 用語解説 数学/統計学/機械学習におけるマハラノビス距離(Mahalanobis distance)とは、n次元ベクトル(多変量空間)で表現される2点(例えばx=[x1,x2,...,xn]とy=[y1,y2,...,yn])間の「距離」を計算するための方法の一つである(具体的な計算方法は後述する)。マハラノビス距離は、“普通の距離”(厳密にはユークリッド距離、L2ノルム)の計算に「データの分布(厳密には共分散行列)」を加える。これにより、ユークリッ
![マハラノビス距離(Mahalanobis distance)とは?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/75b41018e1558afb073975991b5dbfa151bd649f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fait%2Farticles%2F2406%2F20%2Fcover_news032.png)