用語﹁マハラノビス距離﹂について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、﹁“普通の距離”︵=ユークリッド距離︶を一般化したもの﹂とも言われる。データの分布︵共分散行列︶を考慮することで、データのばらつき具合や相関関係を反映した距離を計算できる。異常値や外れ値を識別するために有効であり、特に多次元データにおいて正確な距離測定が可能。 連載目次 用語解説 数学/統計学/機械学習におけるマハラノビス距離︵Mahalanobis distance︶とは、n次元ベクトル︵多変量空間︶で表現される2点︵例えばx=[x1,x2,...,xn]とy=[y1,y2,...,yn]︶間の﹁距離﹂を計算するための方法の一つである︵具体的な計算方法は後述する︶。マハラノビス距離は、“普通の距離”︵厳密にはユークリッド距離、L2ノルム︶の計算に﹁データの分布︵厳密には共分散行列︶﹂を加える。これにより、ユークリッ