Pythonで階層的クラスタリングの結果を受け取りたい

前提・実現したいこと

Pythonを使って、ツイッターのトレンドを解析するためのプログラムを作っています。
その中で、トレンド間の類似度を階層的クラスタリングを用いて分析し、その結果を可視化ではなくリストのような形で取得したいと思っています。
何か役立ちそうなPythonのライブラリやソフトはありますか？よろしくお願いします。

試したこと

これを実行することで、

このような結果を得られましたがこれを画像ではなく、
[[4,17,16,15,14,12,13],[3,11],[10],[9,8,7,5,6],[2,0,1]]
といったリストにように受け取りたいです。

該当のソースコード

Python
1%matplotlib inline
2import numpy as np
3import scipy.spatial.distance as distance
4import matplotlib.pyplot as plt
5from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
6data=[[1, 0.6538461538461539, 0.21153846153846154, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.6538461538461539, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.21153846153846154, 0.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.42857142857142855, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.42857142857142855, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1, 1.0, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1, 1.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1]]
7n = len(data[0])
8
9dMatrix = np.zeros([n, n])
10for i in range(n):
11    for j in range(n):
12        dMatrix[i, j] = distance.chebyshev(data[i], data[j])
13 
14dArray = distance.squareform(dMatrix)
15
16result = linkage(dArray, method = 'average')
17print("result",result)
18
19dendrogram(result,p=2)
20