代码生成（如何进行近邻传播聚类）

对于代码生成中的近邻传播聚类，可以使用以下步骤：

1. 首先，将代码表示为向量形式，可以使用词袋模型或者词嵌入模型来表示。

2. 然后，使用近邻传播算法来进行聚类。近邻传播算法是一种基于相似度的聚类算法，它将相似的数据点分配到同一个簇中。

3. 在近邻传播算法中，每个数据点都会与其它数据点进行相似度计算，然后选择相似度最高的数据点作为其代表点。

4. 然后，每个数据点都会向其代表点发送信息，代表点会根据收到的信息来更新自己的聚类簇。

5. 最终，所有数据点都会被分配到一个聚类簇中。

以下是一个示例代码：

from sklearn.cluster import AffinityPropagation
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 将代码表示为向量形式
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(code_list)

# 使用近邻传播算法进行聚类
af = AffinityPropagation().fit(X)

# 输出聚类结果
for i, cluster_center in enumerate(af.cluster_centers_indices_):
    cluster = np.where(af.labels_ == i)[0]
    print('Cluster %d:' % i)
    print(', '.join([code_list[j] for j in cluster]))

注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整。