マハラノビス距離

データのばらつきや相関関係を考慮して算出される、統計学的な距離の尺度です。単純な直線距離であるユークリッド距離とは異なり、データの分布の形状を反映した値となります。

データの平均値からの隔たりを、標準偏差や相関行列を用いて標準化して測ります。外れ値の検出や異常検知において、データが本来の分布からどれだけ離れているかを判定する手法として広く利用されます。

G検定では、異常検知の手法として登場します。ユークリッド距離は単なる空間上の距離であるのに対し、マハラノビス距離は分布の形を加味しているため、より実態に即した判定ができる点が重要視されます。