使用闵可夫斯基距离算法为给定的数据集中的数据点进行分类。
数据集：[[4, 4], [4, 3], [2, 2], [1, 1], [2, 3], [3, 4]]
要分类的数据点：[1, 2]
K值：3
首先，需要先计算给定数据点与数据集中所有点之间的闵可夫斯基距离，按照距离由小到大排序，选择前K个距离最小的数据点的分类。若K个数据点中某种分类出现次数最多，则把要分类的数据点归为该分类。

根据闵可夫斯基距离公式：
$$d({\bf x},{\bf y})=(\sum_{i=1}^n |x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}}$$
其中，p取值为1或2或其他正整数。
此处选用p=2。

先计算要分类的数据点与数据集中所有点之间的距离，结果如下：

| 数据点 | 距离                   |
|--------|------------------------|
| [4, 4] | $\sqrt{10}$ ≈ 3.16227766 |
| [4, 3] | $\sqrt{6}$ ≈ 2.44948974  |
| [2, 2] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |
| [1, 1] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |
| [2, 3] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |
| [3, 4] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |

按照距离由小到大排序后，选择前K=3个距离最小的数据点的分类：

| 数据点 | 距离                   | 分类 |
|--------|------------------------|------|
| [2, 2] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |   A  |
| [1, 1] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |   A  |
| [2, 3] | $\sqrt{2}$ ≈ 1.41421356  |   B  |

其中，分类A有2个数据点，分类B有1个数据点，因此将要分类的数据点[1, 2]划分为分类A。