可以简单展示一下AP聚类无监督学习的代码吗‘

当然可以！以下是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 scikit-learn 库实现 AP 聚类算法：

from sklearn.cluster import AffinityPropagation
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成模拟数据
X, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=3, cluster_std=1.0, random_state=1)

# 创建 AP 聚类对象
ap = AffinityPropagation(damping=0.5, max_iter=200, random_state=0)

# 训练模型并进行聚类
ap.fit(X)

# 输出聚类结果
labels = ap.labels_
print(labels)

在上面的代码中，我们首先生成了一个模拟数据集，并创建了一个 AffinityPropagation 对象。然后，我们使用 fit() 方法对数据进行聚类，并将结果存储在 labels 变量中。最后，我们打印出聚类结果。请注意，在 AffinityPropagation 构造函数中，damping 参数控制网络的阻尼程度，而 max_iter 参数表示算法的最大迭代次数。