请帮我输出完整的近邻传播聚类的基本代码框架

以下是近邻传播聚类的基本代码框架：

1. 导入必要的库和数据集

import numpy as np
import networkx as nx

# 导入数据集
data = np.loadtxt("data.txt")

2. 计算相似度矩阵

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = np.exp(-1 * np.power(data[:, np.newaxis] - data, 2).sum(axis=2))

3. 初始化传播矩阵

# 初始化传播矩阵
n = data.shape[0]
propagation_matrix = np.zeros((n, n))

4. 进行传播

# 进行传播
for i in range(n):
    # 计算每个样本与其他样本的相似度排名
    rank = similarity_matrix[i].argsort()[::-1]
    
    # 将自身加入到邻居中
    neighbors = np.append(rank[1:k+1], i)
    
    # 计算邻居中每个样本接收的传播值
    values = similarity_matrix[i, neighbors]
    values /= values.sum()
    
    # 更新传播矩阵
    propagation_matrix[neighbors[:, np.newaxis], neighbors] += values[:, np.newaxis] * values

5. 根据传播矩阵构建图并进行聚类

# 根据传播矩阵构建图
graph = nx.from_numpy_matrix(propagation_matrix)

# 进行聚类
clusters = list(nx.connected_components(graph))

完整代码框架如下：

import numpy as np
import networkx as nx

# 导入数据集
data = np.loadtxt("data.txt")

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = np.exp(-1 * np.power(data[:, np.newaxis] - data, 2).sum(axis=2))

# 初始化传播矩阵
n = data.shape[0]
propagation_matrix = np.zeros((n, n))

# 设置邻居数量
k = 10

# 进行传播
for i in range(n):
    # 计算每个样本与其他样本的相似度排名
    rank = similarity_matrix[i].argsort()[::-1]
    
    # 将自身加入到邻居中
    neighbors = np.append(rank[1:k+1], i)
    
    # 计算邻居中每个样本接收的传播值
    values = similarity_matrix[i, neighbors]
    values /= values.sum()
    
    # 更新传播矩阵
    propagation_matrix[neighbors[:, np.newaxis], neighbors] += values[:, np.newaxis] * values

# 根据传播矩阵构建图
graph = nx.from_numpy_matrix(propagation_matrix)

# 进行聚类
clusters = list(nx.connected_components(graph))

print(clusters)