使用Minkowski距离减轻增量学习中的灾难性遗忘问题，请给出具体应用的pyhon代码

首先，我们需要安装 `scikit-learn` 和 `pyspc` 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install -U scikit-learn pyspc

然后，我们可以使用以下代码实现使用 Minkowski 距离减轻增量学习中的灾难性遗忘问题：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from pyspc import spc

class IncrementalClassifier:
    def __init__(self, k, p):
        self.k = k
        self.p = p
        self.model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, p=p)
        self.data = None
        self.targets = None

    def fit(self, X, y):
        if self.data is None:
            self.data = X
            self.targets = y
        else:
            # 更新数据集
            self.data = np.vstack([self.data, X])
            self.targets = np.hstack([self.targets, y])
            # 训练模型
            self.model.fit(self.data, self.targets)

    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)

    def forget(self, n):
        if self.data is not None:
            # 检查要删除的数据数量是否超过数据集大小
            n = min(n, len(self.data))
            # 计算数据集中每个样本的 SPC 值
            spc_values = spc(self.data)
            # 根据 SPC 值对数据集进行排序
            sorted_indices = np.argsort(spc_values)
            # 删除 SPC 值最小的 n 个样本
            self.data = np.delete(self.data, sorted_indices[:n], axis=0)
            self.targets = np.delete(self.targets, sorted_indices[:n])
            # 重新训练模型
            self.model.fit(self.data, self.targets)

在这个代码中，我们使用 `KNeighborsClassifier` 作为分类器模型，并且实现了 `fit` 和 `predict` 方法来训练和预测模型。我们还实现了 `forget` 方法来删除数据集中的一些数据，以避免灾难性遗忘问题。

删除数据的过程涉及到计算数据集中每个样本的 SPC 值，并根据 SPC 值对数据集进行排序。我们使用了 `pyspc` 库来计算 SPC 值。