Les distances
Il existe plusieurs sortes de distance qui chacune mette en valeur une propriété ou une autre
Par ordre croissant d'importance donnée aux écarts entre deux vecteurs
sans tenir compte du contexte
la distance euclidienne
la distance L1
la distance L2
La distance Linfinie (valable uniquement dans le cas multispectral)
en tenant compte du contexte
L'idée est de pondérer l'éloignement de (X, Y) en fonction des propriétés statistiques de la classe de Y. Ainsi, la métrique de Mahalanobis est définie par :
on obtient donc un allongement proportionnel à la valeur propre de la matrice de covariance de la classe Y.