问题背景：
在使用scikit-learn进行聚类分析时，常常会出现如下的报错信息：
ValueError: The parameter affinity must be one of {affinities}, but got '{affinity}'
问题原因：
scikit-learn的聚类算法中有一个参数affinity，它规定了计算样本点之间距离的方法。在使用聚类算法时，我们需要对该参数进行指定，比如使用欧氏距离（即affinity=’euclidean’）。然而，有时候程序运行时会提示我们“ValueError: The parameter affinity must be one of {affinities}, but got ‘{affinity}’ ”，即affinity参数的值无效，必须选择正确的affinity值。
通常出现这种错误的原因是我们调用了一个不存在的affinity或拼写错误。scikit-learn支持多种不同的affinity，包括’euclidean’、’manhattan’、’cosine’、’precomputed’等，我们应该根据实际应用场景选择相应的affinity。
解决办法：
常见的解决办法有如下两个：
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检查affinity参数的值是否正确，是否存在拼写错误或者大小写错误。
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在确定affinity参数的值后，查看选定的聚类算法是否支持该affinity值。例如，AgglomerativeClustering只支持预定义的affinity选项（’euclidean’，’l1’，’l2’，’manhattan’，’cosine’，’precomputed’）。如果使用 AgglomerativeClustering 聚类算法且指定了’rbf’作为affinity，则会产生此错误。因此，在使用聚类算法时，我们需要仔细查看sklearn官方文档，确定我们使用的算法支持哪些affinity选项。
总结：
在使用scikit-learn进行聚类分析时，当我们遇到“ValueError: The parameter affinity must be one of {affinities}, but got ‘{affinity}’”的错误时，应仔细检查affinity参数的值是否正确，同时检查选定的聚类算法是否支持该affinity值。