判别分析与马哈拉诺比斯距离

和[[多重回归分析与逻辑回归分析|逻辑回归分析]]一样处理”该归入哪一类”的问题，判别分析走的是另一条路：不算概率，而是直接在散点图上画一条线（或高维时画一个平面）把两组数据分开，新数据落在哪一侧就归为哪一类。除了用直线/曲线划分，还可以换个角度——直接看新数据点离”某一类数据的整体分布中心”有多远，这就是马哈拉诺比斯距离：它不是简单的[[欧几里得距离与曼哈顿距离|欧几里得距离]]，而是把数据本身的相关关系和离散程度也纳入考量后计算出的”到分布中心”的距离，能识别出那些看起来离某个点不远、但相对于整个数据分布而言其实是异常值的情况。这提醒”近”这个概念本身是相对的——不考虑数据分布形状，单纯量直线距离，有时候会得出误导性的结论。