解答：
② マハラノビス距離
理由: マハラノビス距離は、多変量解析によく用いられる距離尺度であり、データの分散共分散行列を考慮して距離を計算します。これにより、強相関方向の距離を相対的に短くすることができます。マハラノビス距離は、異なるスケールや相関を持つ変数を含むデータセットにおいて、より正確な距離計算を行うために有効です。
その他の選択肢について：
- チェビシェフ距離：任意の次元における最大の差異を使用して距離を測定する尺度です。
- マンハッタン距離：各次元の絶対値の差を合計して距離を測定する尺度です。
- ユークリッド距離：各次元の差の二乗和の平方根をとって距離を測定する尺度です。
