閔可夫斯基距離（Minkowski Distance），也被稱為閔氏距離，是一種在多維空間中測量兩點之間距離的方法。它的計算公式可以根據參數q的不同，涵蓋多種常見的距離度量方式，例如：
當q=1時，得到的是曼哈頓距離（Manhattan Distance），它表示兩個點在標準坐標繫上沿各軸的距離總和。
當q=2時，得到的是歐幾里得距離（Euclidean Distance），即兩點在坐標系中的直線距離。
當q為無窮大時，得到的是切比雪夫距離（Chebyshev Distance），它表示兩個點在各坐標軸上的最大距離。
閔可夫斯基距離的優點在於它提供了一個統一的框架來定義不同的情況下的距離度量，但它的使用也有一定的局限性。例如，當p<1时，闵可夫斯基距离不再遵循三角形的法则，这可能会导致在实际应用中的问题。此外，闵可夫斯基距离没有考虑变量间的相关性，因此在计算前可能需要对数据进行标准化或中心化处理。
在機器學習和多元統計分析中，不同類型的距離度量有著各自的套用場景。例如，曼哈頓距離和切比雪夫距離常用於處理具有特定屬性的數據集，而歐幾里得距離則更多地套用於需要考慮數據間直線距離的場景。
總結來說，閔可夫斯基距離是一個靈活的工具，能夠根據不同的q值來定義和計算不同類型的距離。然而，在使用時需要注意其適用性和潛在的限制。