近邻传播聚类如何划分聚类，有代码实现吗

近邻传播聚类是一种无需指定聚类数量的聚类算法，它通过将每个样本点看作网络中的节点，通过节点之间的相似度传播来实现聚类的目的。具体来说，近邻传播聚类算法的基本流程如下：

1. 初始化每个节点的传播矩阵，即将每个节点与其邻居节点的相似度作为传播矩阵的元素。

2. 进行传播，即不断更新每个节点的传播矩阵，直到收敛为止。

3. 将每个节点归为与之最相似的节点所在的簇中。

近邻传播聚类的优点是无需事先指定聚类数量，同时适用于各种不同形状的聚类，但其缺点是计算复杂度较高，且对于数据集中密度不均匀的区域可能会出现聚类错误的情况。

下面是使用Python实现近邻传播聚类算法的代码：

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

# 生成随机数据
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels_true = make_blobs(n_samples=300, centers=centers, cluster_std=0.5,
                            random_state=0)

# 进行聚类
af = AffinityPropagation(preference=-50).fit(X)
cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
labels = af.labels_

n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)

# 输出聚类结果
print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
print("Homogeneity: %0.3f" % metrics.homogeneity_score(labels_true, labels))
print("Completeness: %0.3f" % metrics.completeness_score(labels_true, labels))
print("V-measure: %0.3f" % metrics.v_measure_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Rand Index: %0.3f"
      % metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Mutual Information: %0.3f"
      % metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels))

上述代码使用了sklearn中的AffinityPropagation实现了近邻传播聚类算法，并对生成的随机数据进行了聚类。其中，preference参数用于指定节点的自我传播程度，可通过交叉验证等方法进行调整。最终输出了聚类结果及相应的评价指标。