Scikit-learn: AgglomerativeClustering 및 FeatureAgglomeration에 대한 클래스 디자인 개선 (AgglomerativeClustering의 pooling_func가 작동하지 않음)

기술

AgglomerativeClustering의 pooling_func가 작동하지 않습니다.

재현 할 단계 / 코드

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)

예상 결과

pooling_func를 호출 할 수 없기 때문에 오류가 발생합니다. 문자열입니다.

실제 결과

경고 없음, 오류 없음

버전

Linux-4.4.0-64-generic-x86_64-with-debian-stretch-sid
Python 3.5.3 | conda-forge에 의해 포장 된 | (기본값, 2017 년 2 월 9 일, 14:37:12)
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-15)]
NumPy 1.13.1
SciPy 0.19.1
Scikit-Learn 0.19.0