基于马氏距离剔除异常样本

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马氏距离（Mahalanobis distance）是一种用于衡量样本点与样本集中心之间的距离的统计指标。与欧氏距离不同，马氏距离考虑了数据的协方差结构，因此更适用于描述多变量数据之间的距离。
给定一个样本集合，其中每个样本都是一个多维向量
马氏距离的主要特点是它考虑了不同维度之间的相关性，因此在数据具有相关性或不同维度上的尺度不同时，马氏距离比欧氏距离更能准确地衡量样本点之间的距离。
马氏距离在许多领域都有广泛的应用，包括模式识别、数据挖掘、统计学等。例如，在聚类分析中，可以使用马氏距离来衡量数据点之间的相似性，以便将它们划分到相应的聚类中。