Python 亲和传播方法选择

我正在使用sklearn亲和传播算法，如下所示

affprop = sklearn.cluster.AffinityPropagation(affinity="precomputed", damping=0.5)

我还为我使用的数据创建了一个相似性矩阵。现在，我想使用我的相似性矩阵在亲和传播模型中使用

在sklearn中，他们有不同的方法，比如拟合、拟合、预测、预测。所以，我不知道该用什么

如果我使用

affprop.fit(my similarity matrix)

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请告诉我什么最适合我？

有一个教程，他们讨论了健身和预测的各个方面。你能告诉我它的名字吗？：）“scikit学习教程”对我来说是一个搜索词。有一个教程，他们讨论了健身和预测的各个方面。你能告诉我它的名字吗？：）“scikit学习教程”对我来说是搜索词。