我所说的AP聚类全称为Affinity propagation，请你结合我第一次提问的要求重新给我代码

好的，对于Affinity Propagation（AP）聚类，它是一种基于实例间的相似度选择“消息传递”策略的无监督学习方法。我们可以利用`sklearn.cluster.AffinityPropagation`直接进行聚类，而不需要手动计算AP分数。以下是修改后的代码：

from gensim.models import KeyedVectors
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
import numpy as np

# ...（同上，加载词向量和数据部分）

# 使用Affinity Propagation进行聚类
ap = AffinityPropagation(damping=0.8, preference=-10 * X.shape[1])
labels = ap.fit_predict(X)  # 模型训练并获得聚类标签

# 创建字典存储聚类结果
cluster_dict = defaultdict(list)
for i, (word, label) in enumerate(zip(data, labels)):
    cluster_dict[str(label)].append(word)

# 写入聚类结果到新的txt文件
output_file = 'D:\\Modeling code\\工作代码\\jieba分词\\特征构造\\affinity_propagation_result.txt'
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as out:
    for cluster_id, words in cluster_dict.items():
        out.write(f'聚类代表词: {"(平均值)" if "mean" in dir(ap.cluster_centers_[int(cluster_id)]) else words[0]}, '
                  f'聚在一类的词: {", ".join(words)}\n')

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