sklearnの階層型クラスタリングのパラメーターと説明：
- n_clusters：事前に定義されているクラスターの数; distance_thresholdがnoneでない場合は、noneとして定義する必要があります
- affinity（アフィニティアルゴリズム）：接続の度合いを計算するために使用されるアルゴリズム。デフォルトは「ユークリッド」（ヨーロッパ距離）であり、「l1」、「l2」、「マンハッタン距離」、「リンケージ=」の場合も定義できます。 '、親和性は'ユークリッド 'でなければなりません
- メモリ：キャッシュを使用して出力結果を保存します。デフォルトはキャッシュされません
- 接続性：接続性マトリックスの指定に使用される配列または呼び出し可能なオブジェクト
- compute_full_tree：n_clustersをトレーニングした後、compute_full_tree = Trueの場合、トレーニングプロセスが停止し、トレーニングを続行して完全な数を生成します
- リンケージ：リンクアルゴリズムを指定するために使用
– 'ward'：シングルリンクシングルリンケージ、dminを使用
– 'complete'：フルリンク完全リンケージ、dmaxを使用
– 'average'：すべて平均リンクアルゴリズムに接続され、davgを使用 - distance_threshold：特定のリンク距離を超えると、このクラスターはマージされません。空でない場合、n_clustersはなし、compute_full_treeはTrueである必要があります
