✳️ เพิ่มเติม: คำแปลประโยคตัวอย่างในรูป 「次にそれらのデータを項目数……ここでは n としようか。n 次元のユークリッド空間に各人を点で配置してから、点と集合との間の正規化距離を利用して定量化する。これをマハラノビス汎距離を使って敵と味方という集団にクラスタリングすればいい」 "ต่อไปก็เอาข้อมูลเหล่านั้นมาวางตามจำนวนหัวข้อ... ในที่นี้สมมติให้เป็น n ก็แล้วกัน หลังจากวางตำแหน่งของแต่ละคนเป็นจุดลงในปริภูมิยูคลิก (Euclidean Space) แบบ n มิติแล้ว ก็ทำให้เป็นค่าเชิงปริมาณโดยใช้ระยะทางปกติ (Normalized Distance) ระหว่างจุดกับกลุ่มข้อมูล จากนั้นก็แค่ใช้ระยะทางมาฮาลาโนบิส (Mahalanobis Distance) ในการจัดกลุ่มพวกเขาออกมาเป็นกลุ่มศัตรูกับมิตรก็พอ"

✳️ เพิ่มเติม: ข้อความในเชิงอรรถ マハラノビス汎距離 ระยะทางมาฮาลาโนบิส (Mahalanobis Distance) インドの数理統計学者、プラサンタ・チャンドラ・マハラノビスにより導入された、統計学で用いられる一種の距離で、普通の距離を一般化したもの。多変量解析に用いられ、新たな標本に対して類似性によって既知の標本との関係を明らかにするのに有用。 ค่าตัวชี้วัดที่นำเสนอโดย ประสันตะ จันทรา มาฮาลาโนบิส นักสถิติชาวอินเดีย เป็นระยะทางรูปแบบหนึ่งที่ใช้ในทางสถิติ ซึ่งเป็นการขยายแนวคิดของระยะทางทั่วไปให้ครอบคลุมยิ่งขึ้น ใช้ในการวิเคราะห์พหุตัวแปร (Multivariate Analysis) เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวอย่างใหม่กับกลุ่มตัวอย่างที่มีอยู่เดิมผ่านความคล้ายคลึงกัน

ภาพจากเกม | Source