可以帮我生成一段已知数据点坐标近邻传播聚类的完整代码吗

当然可以，请参考以下Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import SpectralClustering

# 定义数据点坐标
X = np.array([
    [1, 1], [1, 2], [2, 1], [2, 2],
    [5, 5], [5, 6], [6, 5], [6, 6],
    [1, 5], [1, 6], [2, 5], [2, 6],
    [5, 1], [5, 2], [6, 1], [6, 2]])

# 定义邻接矩阵
W = np.zeros((X.shape[0], X.shape[0]))
for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X.shape[0]):
        if i == j:
            W[i][j] = 0
        else:
            W[i][j] = np.exp(-np.linalg.norm(X[i] - X[j]) ** 2 / (2 * 0.5 ** 2))

# 进行聚类
sc = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='precomputed', n_init=100)
sc.fit(W)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=sc.labels_)
plt.show()

这段代码的主要思路是：

1. 定义数据点坐标；
2. 根据数据点坐标计算邻接矩阵；
3. 使用邻接矩阵进行聚类（这里使用谱聚类算法）；
4. 可视化聚类结果。

这里使用的邻接矩阵是基于高斯核函数的相似度矩阵，它可以度量数据点之间的相似度。然后使用谱聚类算法对相似度矩阵进行聚类，得到最终的聚类结果。