如何对近邻传播聚类进行改进，可以为我提供一个代码示例吗

近邻传播聚类是一种非常有效的聚类算法，但是它的缺点是需要手动设置一个参数damping factor，这个参数的调整很关键，如果设置不当，可能会导致聚类效果不佳。为了解决这个问题，可以考虑对近邻传播聚类进行改进。

一种改进方式是使用自适应近邻传播聚类算法（Adaptive Nearest-Neighbor Propagation Clustering，ANPC），该算法可以自动调整damping factor的取值，从而得到更好的聚类结果。

下面是ANPC的Python代码示例：

import numpy as np

def dist(x, y):
    """
    计算两个样本之间的欧式距离
    """
    return np.sqrt(np.sum((x-y)**2))

def adaptive_nearest_neighbor_propagation_clustering(X, alpha, beta, gamma):
    """
    自适应近邻传播聚类算法
    """
    n = X.shape[0]
    R = np.zeros((n, n))
    A = np.zeros((n, n))
    S = np.zeros((n, n))
    Y = np.zeros((n, n))

    # 初始化相似度矩阵
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            R[i, j] = dist(X[i], X[j])

    # 计算邻居矩阵
    for i in range(n):
        idx = np.argsort(R[i])[:int(alpha*n)]
        A[i, idx] = 1

    # 初始化消息矩阵
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if A[i, j] == 1:
                S[i, j] = 1 / (1 + R[i, j])

    # 迭代更新消息矩阵和响应矩阵
    for iter in range(100):
        # 更新消息矩阵
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if A[i, j] == 1:
                    tmp = np.sum(np.maximum(Y[i, :] - Y[j, :] - S[i, j], 0)) - np.maximum(Y[i, j] - S[j, i], 0)
                    Y[i, j] = gamma * Y[i, j] + (1 - gamma) * (beta * S[i, j] + tmp)

        # 更新响应矩阵
        for i in range(n):
            tmp = np.maximum(Y[i, :] - np.max(Y[i, :]), 0)
            Y[i, :] = np.zeros(n)
            Y[i, np.argmax(tmp)] = 1

    # 聚类
    labels = np.argmax(Y, axis=1)

    return labels

其中，alpha、beta、gamma分别为自适应近邻传播聚类算法的三个参数，可以根据具体情况进行调整。