閔氏距離（Minkowski Distance）是一種數學概念，用於衡量多維空間中兩點之間的距離。它不僅是一種距離度量，而且可以概括多種距離計算公式，包括曼哈頓距離、歐氏距離和切比雪夫距離。閔氏距離的定義如下：
對於兩個n維變數(A (x_1, x_2, \ldots, x_n))和(B (y_1, y_2, \ldots, y_n))，閔氏距離(d_{AB})的計算公式為：
[ d_{AB} = \left( \sum_{k=1}^n |x_k - y_k|^p \right)^{\frac{1}{p}} ]
其中，(p)是一個變參數，可以根據不同的(p)值得到不同的距離度量：
當(p=1)時，得到曼哈頓距離（Manhattan Distance）。
當(p=2)時，得到歐氏距離（Euclidean Distance）。
當(p \to \infty)時，得到切比雪夫距離（Chebyshev Distance）。
閔氏距離的優點在於它提供了一個統一的框架來理解這些不同的距離度量。然而，它也有一些缺點：
未考慮量綱：閔氏距離假設所有維度的量綱相同，這在實際套用中可能不總是成立。例如，身高和體重的量綱不同，但使用閔氏距離可能會導致不合理的結論。
未考慮分布差異：閔氏距離沒有考慮不同維度上數據分布的差異，這可能會影響距離度量的準確性。
因此，雖然閔氏距離在理論上提供了靈活性，但在實際套用中需要注意其假設條件和局限性。