为何出现TypeError：AgglomerativeClustering收到意外参数'affinity'？

问题原因 #

scikit-learn 1.2版本对AgglomerativeClustering的API做了调整，移除了affinity参数，改用metric参数指定距离度量方式。另外你的代码存在导入错误：导入的是FeatureAgglomeration，但实例化的是AgglomerativeClustering，这可能引发类混淆或版本兼容问题。

修复步骤 #

1. 修正导入语句：确保导入正确的聚类类：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import pairwise_distances

2. 替换参数名：将affinity="cosine"替换为metric="cosine"：

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=7, linkage="average", metric="cosine")

补充说明 #

• 若linkage参数设置为"ward"，则只能使用欧氏距离（metric="euclidean"），这是ward方法的硬性要求。
• 不推荐降级scikit-learn到1.1.x版本适配旧API，建议直接适配新版本API以获得更好的兼容性和功能支持。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jvtriplesix