我从FASTQ文件中提取了一系列DNA序列，目前它已存储在列表中。
sequences = ['ATCT','ATTT','ACGG','ACCG','ACGT','AGGT','ATGC','ATCC','AGTT']
我想将序列聚类到元组列表中，以便元组中的每个序列彼此相似。
我最初考虑使用汉明距离（下面显示的代码）将类似的序列聚类在一起，但如果我正确理解汉明距离，我将不得不使用其中一个序列作为参考，将汉明距离与另一个序列进行比较并依赖于我的参考序列是什么，我最终会得到不同的聚类（例如：如果我使用'ACGG'作为我的参考序列并将其与列表中的其他序列进行比较，'ACCG'和'ACGT'将与'ACGG'聚类如果我选择汉明距离为1作为我的标准。相反，如果我使用'ACCG'作为我的参考序列，'ACGG'会聚集在它而不是'ACGT'，因为'ACGT'的汉明距离为2用'ACCG'。）
def hamming_dist(sequence1, sequence2):
assert len(sequence1) == len(sequence2)
return sum(sequence1 !=sequence2 for sequence1,sequence2 in itertools.izip(sequence1,sequence2))
由于使用汉明距离的缺点，我考虑使用Levenshtein比率（来自Levenshtein模块）或Fuzzywuzzy比率（来自Fuzzywuzzy模块）来聚类序列。
每种方法的优点/缺点是什么？如何设置我的代码以将相似的序列聚类在一起？