您好，尽管协方差矩阵很简单，可它却是很多领域里的非常有力的工具。它能导出一个变换矩阵，这个矩阵能使数据完全去相关(decorrelation)。从不同的角度看，也就是说能够找出一组最佳的基以紧凑的方式来表达数据。(完整的证明请参考瑞利商)。 这个方法在统计学中被称为主成分分析(principal components analysis)，在图像处理中称为Karhunen-Loève 变换(KL-变换)。
据我所知，马氏距离用于测定两组数据之间的距离。
而仅仅是两个点的话没有其他的相关信息的话，常见的距离只有 欧氏距离，棋盘距离和街道距离这三种。
但是比如你 P1 和P2 这两个点，还附带梯度信息那就可以用马氏距离来测定。
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