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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。 对于一个均值为，协方差矩阵为Σ的多变量矢量，其马氏距离为马氏距

似然函数似然函数是给定联合样本值x下关于未知参数θ的函数： 等式右边表明在给定θ时，x出现的可能性大小。 类似于当x∈X时 如果X时离散的随机变量 ，即代表了在参数θ下随机向量X取到x的可能性，也可以称为概率质量函数。 当X为连续随机变量时，那么f(x|θ)为给定θ下x的概率密度函数。等式左边表明在给定样本x时，对于不同的θ，那个θ可以使x出现的可能性最大。 （这里的参数θ可以参照后面极