闵可夫斯基距离是机器学习领域中一种常用的距离度量方法，用于衡量向量之间的相似性。这种距离度量基于向量空间，适用于多种数据类型，包括数值型、离散型和混合型数据。在闵可夫斯基距离的计算中，可以通过调整距离的阶数来控制其对数据的敏感度，使其更好地适应不同的应用场景。在实际应用中，闵可夫斯基距离广泛用于聚类、分类和回归任务。在聚类任务中，通过度量样本之间的相似度，可以将相似的样本归为一类，形成聚类结果。在分类任务中，闵可夫斯基距离用于计算测试样本与训练样本之间的距离，从而确定测试样本所属的类别。而在回归任务中，该距离可用于评估模型的性能，通过计算预测值与真实值之间的距离来衡量模型的准确性。