基于马氏距离的迭代学习

基于马氏距离的迭代学习（Iterative Learning with Mahalanobis Distance, ILMD）是一个在机器学习和模式识别领域中的技术，特别关注于处理高维数据集。马氏距离是一种度量两个观测之间的相似性的统计方法，考虑了观测值的协方差结构，比普通的欧几里得距离更能捕捉到数据间的复杂关系。

在迭代学习中，马氏距离被用于评估每个迭代周期内系统状态或输出的变化，以此作为改进控制输入的依据。每次迭代，系统按照上一次的学习结果运行，然后计算当前输出与期望输出之间的马氏距离。控制器会尝试减小这个距离，使得系统在下一次迭代能够更接近理想状态。

这种方法在诸如图像处理、信号处理以及自动驾驶等需要连续优化的应用中非常有效，因为它能够考虑到数据的相关性并适应非线性系统。不过，计算马氏距离可能会增加算法的复杂性和资源需求。