使用R / python的凝聚Ward的连接方法

Question

我正在使用R使用Ward的平方欧氏距离进行分层聚类分析。我有一个60列（站）和221行（浮点波长值）的矩阵，第一行包含标题（站点名称）。我想找到各站之间的相似之处。我使用以下代码，但它没有给我一个明确的结果（在互联网上找到）：

Rrn<-read.table("RRN.txt", header =T, dec=",")
hc <- hclust(dist(Rrn), "ave")
plot(hc)
plot(hc, hang = -1)

hc <- hclust(dist(Rrn)^2, "ward")
memb <- cutree(hc, k = 10)
cent <- NULL
for(k in 1:10){cent <- rbind(cent, colMeans(Rrn[memb == k, , drop = FALSE]))}
hc1 <- hclust(dist(cent)^2, method = "ward", members = table(memb))
opar <- par(mfrow = c(1, 2))
plot(hc,  labels = FALSE, hang = -1, main = "Original Tree")
plot(hc1, labels = FALSE, hang = -1, main = "Re-start from 10 clusters")

我还希望我的电台名称出现在树形图上，但无法找到一种简单的方法。如果这也可以使用PYTHON完成，我将不胜感激。