向量化(平方)马氏距离
向量化(平方)马氏距离是一种用于衡量两个向量之间相似性的距离度量方法。它是基于马氏距离的一种改进算法，通过对马氏距离进行平方操作，可以更好地捕捉向量之间的差异。
马氏距离是一种考虑了数据协方差矩阵的距离度量方法，它可以用于衡量两个向量在多维空间中的相似程度。然而，马氏距离的计算复杂度较高，特别是在处理大规模数据时。为了解决这个问题，可以使用向量化(平方)马氏距离。
向量化(平方)马氏距离的计算过程如下：
- 对两个向量进行中心化处理，即将每个维度的值减去该维度的均值，使得向量的均值为0。
- 计算两个向量的协方差矩阵，该矩阵描述了两个向量之间的相关性。
- 计算协方差矩阵的逆矩阵。
- 计算向量之间的马氏距离，即将第一步得到的中心化向量乘以协方差矩阵的逆矩阵，再与第一步得到的中心化向量进行点积运算。
- 对马氏距离进行平方操作，得到向量化(平方)马氏距离。
向量化(平方)马氏距离在许多领域中都有广泛的应用，特别是在模式识别、机器学习和数据挖掘等领域。它可以用于比较两个向量之间的相似性，从而进行分类、聚类和异常检测等任务。
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1.4142135623730945 据我所知，PCA与维度无关，除以标准差后，每个维度的权重相等，因此欧几里德距离应该等于马氏距离
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