在机器学习领域，距离计算是数据挖掘与模式识别中的关键步骤之一。欧式距离和马氏距离是两种常用的测量方法，它们在处理不同类型的光谱数据时各具特色。
欧式距离，一种直观且易于理解的距离度量方式，就像尺子一样直接测量两点之间的直线距离。在中红外光谱分析中，它可以帮助我们快速判断两个样本之间的相似性。然而，在实际应用中，由于不同特征的重要性不同，欧式距离可能无法准确反映真实情况。此时，马氏距离便成为了一个更好的选择。马氏距离考虑了数据的分布情况，以及各个特征间的相关性，能够更准确地衡量两个光谱曲线的差异，就像是用一把能适应各种地形的多功能尺子。
因此，在面对复杂的中红外光谱数据时，选择合适的距离度量方式对于提高模型准确性至关重要。