使用马氏距离还是欧式距离怎么看？

选择使用马氏距离还是欧式距离取决于具体的应用场景和数据特征。

马氏距离适用于具有相关性的数据集，它考虑了各个特征之间的相关性，可以更准确地度量数据之间的相似性。当数据集中的特征之间存在相关性时，马氏距离可以提供更准确的距离度量。

欧式距离适用于各个特征之间相互独立的数据集，它简单直观，计算效率高。当数据集中的特征之间相互独立，且没有相关性时，欧式距离是一个合适的选择。

因此，在选择使用马氏距离还是欧式距离时，需要根据数据集的特征和应用场景来决定。如果数据特征之间存在相关性，马氏距离可能更适合；如果数据特征之间相互独立，欧式距离可能更适合。