我正在寻找一些好的术语来描述我正在尝试做的事情，以便更容易地寻找资源。

所以，假设我有两个点 A 和 B 簇，每个点都与两个值 X 和 Y 相关联，我想测量 A 和 B 之间的“距离”——即它们从相同分布中采样的可能性有多大（我可以假设分布是正常的）。例如，如果 X 和 Y 在 A 中相关但在 B 中不相关，则分布不同。

直观地说，我会得到 A 的协方差矩阵，然后看看 B 中的每个点适合在那里的可能性有多大，反之亦然（可能使用类似 Mahalanobis 距离的东西）。

但这有点“临时”，并且可能有一种更严格的描述方式（当然，在实践中，我有两个以上的数据集和两个以上的变量 - 我试图确定我的哪些数据集是异常值）。

谢谢！