驼峰分布就是数据中有两个高峰，像骆驼的背一样。比如身高体重这种自然分布的数据，中间会突然凹陷下去，分成高矮两个区间。有人调查过某地2000人的身高，发现160-170cm的有35%，175-185cm的有30%，中间170-175cm的只有25%，这就是典型的驼峰分布。

为什么数据会这样分布呢？因为人类身高受遗传和营养双重影响，大部分人在中间区域，但特别高特别矮的都属于小概率事件。比如某研究显示35%的数据集中在两个区间，中间区域占25%-30%，这跟正态分布不同。就像买奶茶，大部分选中杯，但大杯小杯也会有少量订单，整体呈现驼峰形状。数据出现这种情况，说明影响因素复杂，不是单一因素决定的。比如某地调查发现35%的人身高在160-170，30%在175-185，中间只有25%，这就是驼峰分布的特征。