這本天書簡直就讓人摸不到頭腦，翻到二十多頁已然是看不懂了。在懶人床的指點下，好歹有了一些想法。所以寫下這個部落格，為了讓跟我一樣看天書的小夥伴們一點幫助。
樣本w1
w2w3
x1x2
x3x1
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x1x2x31
-5.01
-8.12
-3.68
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-0.18
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5.35
2.26
8.13
2-5.43
-3.48
-3.54
1.30
-2.06
-3.53
5.12
3.22
-2.66
31.08
-5.52
1.66
-7.75
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-9.87
40.86
-3.78
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-5.47
0.50
3.92
4.48
3.42
5.19
5-2.67
0.63
7.39
6.14
5.72
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7.11
2.39
9.21
64.94
3.29
2.08
3.60
1.26
4.36
7.17
4.33
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7-2.51
2.09
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5.37
-4.63
-3.65
5.75
3.97
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8-2.25
-2.13
-6.94
7.18
1.46
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0.77
0.27
2.41
95.56
2.86
-2.26
-7.39
1.17
6.30
0.90
-0.43
-8.71
101.03
-3.33
4.33
-7.50
-6.32
-0.31
3.52
-0.36
6.43
複述一下題目：
下面開始攻堅。。。
首先，馬氏距離是什麼呢：
這就是馬氏距離的計算公式，去掉他根號下的s-1，便是歐式距離。
至於他們之間的區別，可以參考
大體內容就是：
如果我們以厘公尺為單位來測量人的身高，以克（g）為單位測量人的體重。每個人被表示為乙個兩維向量，如乙個人身高173cm，體重50000g，表示為（173,50000），根據身高體重的資訊來判斷體型的相似程度。
我們已知小明（160,60000）；小王（160,59000）；小李（170，60000）。根據常識可以知道小明和小王體型相似。但是如果根據歐幾里得距離來判斷，小明和小王的距離要遠遠大於小明和小李之間的距離，即小明和小李體型相似。這是因為不同特徵的度量標準之間存在差異而導致判斷出錯。
以克（g）為單位測量人的體重，資料分布比較分散，即方差大，而以厘公尺為單位來測量人的身高，資料分布就相對集中，方差小。馬氏距離的目的就是把方差歸一化，使得特徵之間的關係更加符合實際情況。
圖（a）展示了三個資料集的初始分布，看起來豎直方向上的那兩個集合比較接近。在我們根據資料的協方差歸一化空間之後，如圖（b），實際上水平方向上的兩個集合比較接近。
ok，了解了馬氏距離還有它的公式，我們就可以開始了。
根據計算公式，我們現在有了測試點的座標了，還需要求出均值「u（繆）」。我們用python實現。
現在求出了u，還需要求協方差矩陣s-1.我們同樣用python實現。
現在解出第一題了。
然後對各點進行分類。
利用貝葉斯決策論的內容即可，留個坑。
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