判别分析——距离判别

通常采用的距离函数为：欧几里得距离 d(x,y)=||x-y||²

但在统计分析及计算中，通常采用马氏距离：马氏距离考虑了总体的分布情况

　　距离：两堆沙子，一堆紧凑一些，一堆松散一些，判断一块石头属于哪一堆？

　　　　　不应该只计算直线距离，也许这块石头在紧凑的一堆的沙子的分布中属于异常值，所以应该考虑总体的分布情况。

因此距离判别的距离函数采用的为马氏距离。马氏距离的R函数：mahalanobis(x,center,cov,inverted=FALSE)　　x样本数据；center为样本中心（均值），cov为样本的协方差

主要分为两种情况：

1.两总体的协方差矩阵相等

2.两总体的协方差矩阵不相等

判别分析——距离判别

原文：http://www.cnblogs.com/liuting1990/p/6486556.html