如果没有实际类别信息，该如何进行AP聚类无监督学习，如何将聚类结果打印出来

AP聚类（Affinity Propagation clustering）是一种无监督学习算法，可以在没有实际类别信息的情况下对数据进行聚类。该算法基于样本之间的相似度（或距离）矩阵，通过互相发送“责任”和“可用性”消息来确定最终的聚类中心。

下面是使用Python的scikit-learn库进行AP聚类并打印聚类结果的示例代码：

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

# 生成样本数据
X, _ = make_blobs(n_samples=50, centers=5, random_state=0)

# 初始化AP聚类模型并进行训练
ap = AffinityPropagation().fit(X)

# 获取聚类中心和样本所属聚类标签
cluster_centers_indices = ap.cluster_centers_indices_
labels = ap.labels_

# 打印聚类结果
n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)
print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
for i in range(n_clusters_):
    print('Cluster %d: ' % i, end='')
    for j in range(len(X)):
        if labels[j] == i:
            print(j, end=' ')
    print()

在上述代码中，我们首先使用make_blobs函数生成了一个包含50个样本、5个聚类中心的数据集X。然后，我们初始化了一个AffinityPropagation对象ap，并使用X进行训练。接着，我们获取了聚类中心的索引和每个样本所属的聚类标签，并根据聚类结果打印出了每个聚类中包含哪些样本。

需要注意的是，由于AP聚类算法的性质，最终聚类的数量是不确定的，因此我们需要使用聚类中心的个数来衡量聚类的数量。在本例中，我们通过len(cluster_centers_indices)获取了聚类中心的个数，并将其打印出来。