凝聚层次聚类按颜色阈值截断树状图转d3.tree适配JSON方法

我通过如下方式生成树状图：

• 使用AgglomerativeClustering算法
• 调用dendrogram(linkage_x, labels=all_encoded, color_threshold=2.2)方法

得到的运行结果如下图所示：

我希望将该树状图转换为JSON格式，以便后续使用d3.tree()完成可视化。
我需要的目标JSON结构需满足：保留深蓝色部分的层级结构，同时每个彩色聚类簇内的所有节点处于同一层级（无需逐层二分拆分直到叶节点）。
请问是否已有现成函数可实现上述需求？

目前我找到一段可构建完整树状图结构的代码，但不清楚如何修改才能无需穷尽复现完整树状图、实现按阈值截断的效果，参考代码如下：

def add_node(node, parent ):
    # 新建节点并挂载到父节点的子列表中
    newNode = dict( node_id=node.id, children=[] )
    parent["children"].append( newNode )

    # 递归添加当前节点的子节点
    if node.left:   add_node( node.left, newNode )
    if node.right:  add_node( node.right, newNode )

没有能直接输出该结构的现成封装函数，直接修改你现有的递归逻辑即可，核心就是在递归过程中增加距离阈值判断，到阈值就停止下钻。
具体逻辑：

• 递归遍历树节点时，先判断当前节点的合并距离是否小于你设置的color_threshold=2.2
• 若小于阈值，说明当前节点就是图上单个彩色聚类簇的根节点，不需要再往下拆分二分结构，直接把该节点下所有原始样本叶节点收集起来，平级放到该节点的children列表中即可
• 若大于等于阈值，说明属于深蓝色的上层聚类结构，按照原有逻辑继续递归构建左右子节点即可

可直接复用的修改后代码如下：

# 工具函数：收集指定节点下所有原始叶节点
def collect_leaf_nodes(node, leaf_container):
    # scipy层次聚类规则：id小于总样本数的节点为原始样本叶节点
    if node.id < total_sample_num:
        leaf_container.append({"node_id": node.id, "children": []})
        return
    if node.left:
        collect_leaf_nodes(node.left, leaf_container)
    if node.right:
        collect_leaf_nodes(node.right, leaf_container)

def add_node_truncated(node, parent, threshold=2.2):
    current_node = {"node_id": node.id, "children": []}
    parent["children"].append(current_node)
    # 达到截断阈值，停止下钻，直接平铺所有下属叶节点
    if node.dist < threshold:
        collect_leaf_nodes(node, current_node["children"])
        return
    # 未到阈值则继续递归构建上层层级结构
    if node.left:
        add_node_truncated(node.left, current_node, threshold)
    if node.right:
        add_node_truncated(node.right, current_node, threshold)

# 初始化根结构后调用即可
# root为linkage结果构建的聚类树根节点，total_sample_num为参与聚类的总样本量
result_json = {"node_id": "root", "children": []}
add_node_truncated(root, result_json, threshold=2.2)

注意事项：

• 代码中判断用的node.dist是聚类合并时的距离值，和你传入dendrogram的color_threshold使用完全一致的度量尺度，截断后的分块和你图上的彩色聚类簇完全对应
• 不需要额外依赖其他库，基于你现有的树结构就能跑，输出的结构可以直接喂给d3.tree使用
• 如果需要给节点附加距离、标签等属性，直接在构造current_node字典时新增对应键值对即可，不影响递归逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SFW