• n_clusters：一个整数，指定簇的数量。

• connectivity：一个数组或者可调用对象或者为None，用于指定连接矩阵。它给出了每个样本的可连接样本。

• affinity：一个字符串或者可调用对象，用于计算距离。可以为：'euclidean', 'l1', 'l2', 'manhattan', 'cosine', 'precomputed' 。

• memory：用于缓存输出的结果，默认为不缓存。如果给定一个字符串，则表示缓存目录的路径。

• ：将在scikit-learn v 0.18中移除

• linkage：一个字符串，用于指定链接算法。

  • 'ward'：采用方差恶化距离variance incress distance 。
  • 'complete'：全链接complete-linkage算法，采用 。
  • 'average'：均链接算法,采用 。
  • 'single'：单链接single-linkage算法，采用 。
• pooling_func：即将被废弃的接口。

方法：

• fit(X[, y])：训练模型。