Scikit-learn: 改进 AgglomerativeClustering 和 FeatureAgglomeration 的类设计（AgglomerativeClustering 中的 pooling_func 不起作用）

描述

AgglomerativeClustering 中的 pooling_func 不起作用。

重现的步骤/代码

from sklearn import metrics
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering


centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels_true = make_blobs(n_samples=300, centers=centers, cluster_std=0.5,
                            random_state=0)

model = AgglomerativeClustering(linkage='complete',
                                connectivity=None,
                                affinity = 'cosine',
                                pooling_func = "test_error",
                                n_clusters=3)
model.fit(X)

预期成绩

引发错误，因为 pooling_func 不可调用。 这是一个字符串。

实际结果

没有警告，没有错误

版本

Linux-4.4.0-64-generic-x86_64-with-debian-stretch-sid
Python 3.5.3 | 由 conda-forge 打包 | （默认，2017 年 2 月 9 日，14:37:12）
[GCC 4.8.2 20140120（红帽 4.8.2-15）]
NumPy 1.13.1
SciPy 0.19.1
Scikit-Learn 0.19.0