Sé que scipy.cluster.hierarchy se enfocó en tratar con la matriz de distancia. Pero ahora tengo una matriz de similitud ... Después de trazarla usando Dendrogram, sucede algo extraño. Aquí está el código:

similarityMatrix = np.array(([1,0.75,0.75,0,0,0,0],
                         [0.75,1,1,0.25,0,0,0],
                         [0.75,1,1,0.25,0,0,0],
                         [0,0.25,0.25,1,0.25,0.25,0],
                         [0,0,0,0.25,1,1,0.75],
                         [0,0,0,0.25,1,1,0.75],
                         [0,0,0,0,0.75,0.75,1]))

aquí está el método de vinculación

Z_sim = sch.linkage(similarityMatrix)
plt.figure(1)
plt.title('similarity')
sch.dendrogram(
    Z_sim,
    labels=['1','2','3','4','5','6','7']
)
plt.show()

Pero aquí está el resultado:

Mi pregunta es:

¿Por qué la etiqueta de este dendrograma no es correcta?Estoy dando una matriz de similitud para el método de enlace, pero no puedo entender completamente lo que significan los ejes verticales. Por ejemplo, como la similitud máxima es 1, ¿por qué el valor máximo en los ejes verticales es casi 1.6?

¡Muchas gracias por su ayuda!