在数据科学和机器学习的世界里，闵可夫斯基距离是一个非常重要的概念！它是一种通用的距离度量方法，能够帮助我们计算两个点之间的“距离”。🔍✨
公式如下：
d(x, y) = [(∑|xi - yi|^p)^(1/p)]
简单来说，这个公式就是通过将每个维度上的差值绝对值提升到某个幂次（p），再取平均值，最后开根号得到最终的距离值。当p=1时，这就是曼哈顿距离；而当p=2时，则是熟悉的欧几里得距离！🎯🎯
例如，在一个二维平面上，A(1, 2)，B(4, 6)，如果取p=2，那么它们的闵可夫斯基距离为√[(4-1)² + (6-2)²] = √[9+16] = 5.0！💡💻
闵可夫斯基距离广泛应用于聚类分析、推荐系统等领域，帮助我们更高效地处理海量数据！🚀🌍
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