AgglomerativeClustering是scikit-learn库中的一个聚类算法，不会有名为distances_的属性。如果你遇到了这个错误，可能是因为误解了该算法的属性。

以下是使用AgglomerativeClustering进行聚类的示例代码：

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

# 创建一个示例数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

# 创建AgglomerativeClustering对象并进行聚类
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
clustering.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = clustering.labels_

# 打印聚类结果
print(labels)

在上面的示例代码中，我们首先使用make_blobs函数创建了一个包含100个样本和3个簇的数据集。然后，我们创建了一个AgglomerativeClustering对象，指定了要聚类的簇数为3。接下来，我们使用fit方法将数据集传入聚类器进行聚类。最后，我们通过labels_属性获取聚类结果，并打印出来。

请注意，AgglomerativeClustering算法没有名为distances_的属性。如果你在使用时遇到了该错误，可能是你误解了算法的属性或者代码中有其他问题。请检查代码，确保正确使用了AgglomerativeClustering算法。