明可夫斯基距離（Minkowski Distance），也被稱為閔氏距離，是一種距離度量方式，它統一了多種常見的距離度量，包括曼哈頓距離、歐氏距離和切比雪夫距離。明可夫斯基距離的定義如下：
當 ( p = 1 ) 時，它對應於曼哈頓距離。
當 ( p = 2 ) 時，它對應於歐氏距離。
當 ( p = \infty ) 時，它對應於切比雪夫距離。
計算公式可以表示為：
[ \text{Minkowski Distance} = \left( \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|^p \right)^{\frac{1}{p}} ]
其中，( x = (x_1, x_2, \ldots, x_n) ) 和 ( y = (y_1, y_2, \ldots, y_n) ) 是兩個 ( n ) 維向量。參數 ( p ) 控制著距離的計算方式，不同的 ( p ) 值會導致不同的距離度量。
明可夫斯基距離的優點在於它的靈活性，能夠根據需要選擇不同的 ( p ) 值來計算不同類型的數據點之間的距離。然而，它也有一些缺點，例如沒有考慮各個分量的量綱（單位）和分布（期望、方差等）可能不同的情況，這可能導致在比較不同屬性時出現問題。
在實際套用中，選擇合適的距離度量對於解決特定問題是至關重要的。明可夫斯基距離因其能夠統一多種距離度量而受到廣泛關注，但使用時也需要注意其適用性和潛在的限制。