Python：单链接聚类算法

我是Python新手，我正在寻找一个简单、简单的单链接集群Python算法的示例，该算法基于创建邻近矩阵并从中删除节点。我知道有些软件包像numpy，但我宁愿避免使用它们。
我在网上搜索过，但找不到任何简单到可以理解的代码，以便以后自己复制

从具有级别L（0）=0和序列号m=0的不相交聚类开始

根据d[（r），（s）]=min d[（i），（j）]，找到当前聚类中最相似的一对聚类，例如，对（r），（s），其中最小值在当前聚类中的所有聚类对上

增加序列号：m=m+1。将簇（r）和（s）合并到单个簇中以形成下一个簇m。将该聚类级别设置为L（m）=d[（r），（s）]

通过删除与簇（r）和（s）相对应的行和列，并添加与新形成的簇相对应的行和列，更新邻近矩阵D。表示为（r，s）的新簇和旧簇（k）之间的接近度定义为d[（k），（r，s）]=最小d[（k），（r）]，d[（k），（s）]

如果所有对象都在一个簇中，请停止。否则，请转至步骤2

这些是维基百科中描述的步骤。我已经创建了距离矩阵，但不确定如何从那里开始

这就是我到目前为止所做的：

比较 创建矩阵 以下是我试图比较的序列：

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seqlist={“人类”：“黑猩猩”：“人类”：“黑猩猩”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“人类”：“人类”：“老鼠”：“黑猩猩”：“兔子”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚西亚人”：“西方塔尔西亚塔尔西亚人”：“西方塔尔西亚西亚西亚人”：“老鼠”：“MGDAEAGKIFKKIFKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK“MGDVEKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKPNLHG”，“蜜蜂”：“AGDPEKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK.在scipy.spatial模块中查找函数pList

你应该能够从那里得到很多很好的使用示例

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请参见

这个问题似乎离题了，因为它是一个请求，例如代码对不起，我自己做了第一部分，创建了矩阵，但不知道如何从那里重新定位。有没有更好的方法来重新表述它？@Kaporus kanateris既然你已经写了这个问题的部分解决方案，你应该将它发布在这个页面上n我们可以找出还需要做什么。只是添加了我到目前为止所做的一切。

def comparison(protein1, protein2): 

  l = [i for i in range(len(protein1)) if protein1[i] != protein2[i]] 

  return len(l)

def matrix (r1,r2):

  r = [] 
  for p1 in proteins: 
    r2 = [] 
    for p2 in proteins: 
      r2 += [comparison(p1, p2)] 
    r += [r2] 
  return r