可以为我生成一段python下的已知数据点坐标，进行改进近邻传播聚类分析的代码吗？不调用sklearn，返回聚类结果和聚类中心索引

可以，以下是生成数据点坐标并进行改进近邻传播聚类分析的代码：

import numpy as np

# 生成随机数据点坐标
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)

# 定义改进近邻传播聚类函数
def affinity_matrix(X, alpha=1.0, k=None):
    """
    计算相似度矩阵
    :param X: 数据点坐标
    :param alpha: 控制相似度的参数
    :param k: 每个数据点的近邻个数
    :return: 相似度矩阵
    """
    n = X.shape[0]
    S = np.zeros((n, n))
    if k is None:
        k = n - 1
    for i in range(n):
        # 计算每个数据点与其他数据点的距离
        dist_i = np.linalg.norm(X[i] - X, axis=1)
        # 取距离最近的k个点
        idx_i = np.argsort(dist_i)[:k]
        # 计算相似度
        for j in idx_i:
            S[i, j] = np.exp(-alpha * dist_i[j])
    return S

def improved_affinity_matrix(S, p):
    """
    改进的相似度矩阵
    :param S: 相似度矩阵
    :param p: 控制相似度的参数
    :return: 改进的相似度矩阵
    """
    n = S.shape[0]
    S_new = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        idx_i = np.argsort(S[i])[::-1]
        sum_j = 0
        for j in idx_i[1:]:
            if S[i, j] > p * S[i, idx_i[0]]:
                S_new[i, j] = S[i, j]
                sum_j += S_new[i, j]
        S_new[i, idx_i[0]] = S[i, idx_i[0]] - sum_j
    return S_new + S_new.T

def cluster(S, delta=1e-5):
    """
    进行改进近邻传播聚类
    :param S: 相似度矩阵
    :param delta: 控制收敛的参数
    :return: 聚类结果和聚类中心索引
    """
    n = S.shape[0]
    A = S + np.eye(n)  # 添加自连接
    R_old = np.zeros((n, n))
    R_new = np.zeros((n, n))
    C = np.zeros(n)  # 聚类中心
    while np.abs(R_new - R_old).sum() > delta:
        R_old = R_new.copy()
        # 按照公式计算 R
        for i in range(n):
            idx_i = np.where(A[i] != 0)[0]
            t = A[i, idx_i]
            t[np.argmax(t)] = 0
            R_new[i, idx_i] = (1 - 0.5) * t + 0.5 * R_old[i, idx_i]
            R_new[idx_i, i] = (1 - 0.5) * t + 0.5 * R_old[idx_i, i]
        # 更新聚类中心
        C = np.argmax(R_new, axis=1)
    return C, np.unique(C)

# 计算相似度矩阵
S = affinity_matrix(X)
# 改进相似度矩阵
S_new = improved_affinity_matrix(S, 0.5)
# 进行改进近邻传播聚类
labels, centers = cluster(S_new)
# 输出聚类结果和聚类中心索引
print('聚类结果：', labels)
print('聚类中心索引：', centers)

代码中先生成了100个随机二维数据点坐标，然后定义了三个函数：`affinity_matrix()`用于计算相似度矩阵，`improved_affinity_matrix()`用于改进相似度矩阵，`cluster()`用于进行改进近邻传播聚类。

在主函数中，先调用`affinity_matrix()`计算相似度矩阵，再调用`improved_affinity_matrix()`改进相似度矩阵，最后调用`cluster()`进行改进近邻传播聚类。最终输出聚类结果和聚类中心索引。