A distância de Mahalanobis pode ser definida como !$ d (x,y) = \sqrt { (x - y)^T \sum^{-1} ( x - y)} !$, em que !$ x !$ e !$ y !$ são vetores aleatórios do espaço euclidiano n-dimensional, identicamente distribuídos e com matriz de covariância !$ \Sigma !$. A distância de Mahalanobis é uma medida de similaridade, ou de dissimilaridade, entre !$ x !$ e !$ y !$. Acerca desse assunto, julgue o item que se segue.

A distância de Mahalanobis é útil para análise de clusters e detecção de valores atípicos (outliers).