请给出AP聚类算法的代码

以下是Python中的AP聚类算法代码示例：

import numpy as np

def ap_cluster(data, max_iter=200, convergence_iter=15, damping=0.5):
    # 初始化矩阵
    n = data.shape[0]
    s = np.zeros((n, n))
    r = np.zeros((n, n))
    a = np.zeros((n, n))
    d = np.zeros(n)
    
    # 计算相似度矩阵
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            s[i,j] = -np.linalg.norm(data[i] - data[j])
    
    # 初始化偏好参数
    p = np.median(s)
    s = s - p
    
    # 开始迭代
    for it in range(max_iter):
        # 更新响应度矩阵
        r_old = r.copy()
        a = s + np.max(r, axis=1).reshape(-1, 1)
        r = a.copy()
        r[r < np.max(a - r, axis=1).reshape(-1, 1)] = np.max(a - r, axis=1).reshape(-1, 1)
        r[r < 0] = 0
        r[np.diag_indices(n)] = np.sum(r, axis=0) - r.diagonal()
        r = damping * r + (1 - damping) * r_old
        
        # 更新归属度矩阵
        d_old = d.copy()
        d = np.sum(np.maximum(r, 0), axis=0)
        
        # 判断是否收敛
        if it > convergence_iter and np.allclose(d, d_old):
            break
    
    # 获取聚类结果
    clusters = []
    for i in range(n):
        if np.max(r[i]) > 0:
            clusters.append(np.argmax(r[i]))
        else:
            clusters.append(i)
    return clusters

这个代码使用欧式距离计算相似度矩阵，并根据偏好参数进行调整。然后使用迭代更新响应度矩阵和归属度矩阵，直到收敛。最后根据归属度矩阵确定聚类结果。