非聚类库函数调用简单实现凝聚式聚类算法，输入大于等于20的随机对象，输出分类结果，聚类过程中得到的最短距离值以及距离矩阵

好的，我可以帮你实现凝聚式聚类算法。以下是代码实现：

import random

# 随机生成大于等于20个对象，用列表表示
objects = [random.random() for _ in range(random.randint(20, 50))]

# 初始化距离矩阵
dist_matrix = [[abs(objects[i] - objects[j]) for j in range(len(objects))] for i in range(len(objects))]

# 初始化聚类结果，每个对象单独一类
clusters = [[i] for i in range(len(objects))]

# 聚类过程
while len(clusters) > 1:
    # 找出距离最近的两个聚类
    min_dist = float('inf')
    min_i, min_j = None, None
    for i in range(len(clusters)):
        for j in range(i+1, len(clusters)):
            dist = min([dist_matrix[x][y] for x in clusters[i] for y in clusters[j]])
            if dist < min_dist:
                min_dist = dist
                min_i, min_j = i, j
    
    # 合并两个聚类
    clusters[min_i] += clusters[min_j]
    del clusters[min_j]
    
    # 更新距离矩阵
    for i in range(len(clusters)):
        if i == min_i:
            continue
        dist_matrix[min_i][i] = dist_matrix[i][min_i] = min([dist_matrix[x][y] for x in clusters[min_i] for y in clusters[i]])
    
# 输出结果
print(clusters)
print(min_dist)
print(dist_matrix)

这段代码会随机生成大于等于20个对象，然后使用列表来表示这些对象。接着，我们会初始化距离矩阵和聚类结果，每个对象单独一类。然后进入聚类过程，每次找出距离最近的两个聚类进行合并，直到只剩下一个聚类为止。最后输出分类结果，聚类过程中得到的最短距离值以及距离矩阵。