导读 在数学领域中，闵可夫斯基距离是一种用于衡量两个点之间距离的通用方法。它不仅能够涵盖欧几里得距离和曼哈顿距离，还可以扩展到其他类型的
在数学领域中，闵可夫斯基距离是一种用于衡量两个点之间距离的通用方法。它不仅能够涵盖欧几里得距离和曼哈顿距离，还可以扩展到其他类型的度量空间。对于任意两个n维向量x和y，闵可夫斯基距离定义为：
\[ D(x, y) = \left( \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|^p \right)^{\frac{1}{p}} \]
其中，\( p \) 是一个正整数，代表了距离计算中的幂次。当 \( p = 2 \) 时，我们得到的就是熟悉的欧几里得距离；而当 \( p = 1 \) 时，则对应于曼哈顿距离。
闵可夫斯基距离广泛应用于机器学习、数据挖掘以及模式识别等领域，尤其是在处理高维度数据时显得尤为重要。通过调整 \( p \) 的值，我们可以灵活地适应不同场景下的需求，从而更准确地评估数据间的相似性或差异性。例如，在图像识别中，通过计算像素之间的闵可夫斯基距离，可以帮助我们区分不同的图像特征。