祝青芳　華劍

摘 要： 在聚類分析中，關(guān)鍵一步就是要選擇測量距離，馬氏距離是非常重要的測量樣本點與總體或樣本點之間距離的工具，但大多數(shù)多元統(tǒng)計分析教材中并不對馬氏距離做詳細的講解，這讓初學(xué)聚類分析的學(xué)生深感不便，不能體會馬氏距離的重要性。本文的目的就是以盡可能淺顯易懂的語言闡述馬氏距離的意義，幫助大家搬開學(xué)習(xí)路上的絆腳石。

關(guān)鍵詞： 馬氏距離 協(xié)方差矩陣 聚類分析

多元統(tǒng)計分析處理的是如下多維的樣本數(shù)據(jù)：

在聚類分析中，需要計算樣本點與數(shù)據(jù)重心之間的距離，然后根據(jù)距離的遠近對不同樣本進行分類。歐氏距離是大家比較熟悉的距離度量工具，如果用歐氏距離來度量樣本點到數(shù)據(jù)重心的距離雖然簡單，但存在一些不足之處。它沒有考慮到總體變異對“距離”的影響，在變異程度不同的維上，雖然歐氏距離相同，但是變異程度大的維上的樣本點距數(shù)據(jù)重心的距離直觀上比變異程度小的維上的樣本點距數(shù)據(jù)重心的距離要小一些。另外，歐氏距離受變量量綱影響，這對多元數(shù)據(jù)的處理是不利的。對于第一個方面，我們可以借助下圖獲得更直觀的感知。

如果在X軸與Y軸上選取兩點P1、P2，并使這兩點距數(shù)據(jù)重心（此例的數(shù)據(jù)重心為原點）的歐氏距離相同，但P2點在Y軸上相對原點有較大的變異，而P1點在X軸上相對原點有較小的變異，所以P1點距原點的直觀距離比P2點的小。

為了彌補以上提到的歐氏距離的兩點不足，印度統(tǒng)計學(xué)家馬哈拉諾比斯給出了新的距離定義，即“馬氏距離”（Mahalanobis Distance）。馬哈拉諾比斯提出”馬氏距離“的基本思路是先將不同維上的數(shù)據(jù)方差統(tǒng)一，此時，如果不同維度上的點到原點的歐氏距離相同，則它們也擁有相同的直觀距離。如下圖：

以上思路更直觀的說法是將不同維上的數(shù)據(jù)進行壓縮，使得各維上的方差保持一致。這種壓縮的最簡單做法是每一個維上的數(shù)據(jù)除以該維的標(biāo)準(zhǔn)差，那么每一個維上的方差就是1。但是，如果不同維之間相關(guān)，即協(xié)方差矩陣不為對角陣，這種簡單的壓縮很不理想。如下圖：