📚 Mahanalobis技术资料

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马氏距离（Mahanalobis Distance）是一种有效的多变量异常检测与分类技术，广泛应用于信号处理、模式识别及数据挖掘等领域。它通过考虑各变量间的协方差结构来衡量样本点之间的差异性，相较于欧氏距离更能准确反映实际场景中的数据分布特性。掌握这一统计方法对于提升电子系统设计中特征选择、故障诊断等环节的性能至关重要。探索我们精选的资源，深入理解并应用马氏距离，为您的项目注入更强的数据分析能力。