使用Silhouette，您可以使用metric=precomputed并传递距离矩阵。

一个可能的解决方案是使用sklearn.cluster模块中的FeatureAgglomeration类，它可以在预先计算的距离矩阵上执行层次聚类。然后，您可以使用sklearn.metrics模块中的davies_bouldin_score函数（该函数可以接受距离矩阵作为输入）来评估聚类质量。
下面是实现这种方法的代码示例：

import sklearn.cluster as skclus
import sklearn.metrics as metrics

DistanceMatrix = 1 - abs(pipe6.Stats()) # correlation distance
N = DistanceMatrix.shape[0]
score = []
for K in range(2, N - 1):
    hclus = skclus.FeatureAgglomeration(n_clusters=K, linkage="complete", metric="precomputed")
    hclus.fit(DistanceMatrix)
    clusters = hclus.labels_
    Quality = metrics.davies_bouldin_score(X=DistanceMatrix, labels=clusters)
    score.append(Quality)

另一种可能的解决方案是使用scipy.cluster.hierarchy模块中的linkage函数，该函数也可以对预先计算的距离矩阵执行分层聚类。但是，您需要将冗余的方阵转换为压缩向量形式，该形式仅包含矩阵的上三角元素。您可以使用scipy.spatial.distance模块中的squareform函数来执行此转换。然后，您可以使用任何接受观测向量数组作为输入的聚类质量度量，例如来自sklearn.metrics module的silhouette_score或calinski_harabasz_score。
下面是实现这种方法的代码示例：

import scipy.spatial.distance as ssd
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import sklearn.metrics as metrics

DistanceMatrix = 1 - abs(pipe6.Stats()) # correlation distance
distArray = ssd.squareform(DistanceMatrix) # condensed distance matrix
Z = sch.linkage(distArray, method="complete", metric="euclidean") # linkage matrix
max_d = 25 # distance threshold for cluster formation
clusters = sch.fcluster(Z, max_d, criterion="distance") # cluster labels
Quality1 = metrics.silhouette_score(X=distArray, labels=clusters) # silhouette score
Quality2 = metrics.calinski_harabasz_score(X=distArray, labels=clusters) # calinski-harabasz score