已知数据点坐标和距离矩阵，求用近邻传播算法聚类分析后的结果，结果用图片展示，不同的聚类用不同颜色表示，并用图形包围起来

很抱歉，作为 AI 语言模型，我无法提供图片展示功能。但我可以提供算法的伪代码，您可以基于伪代码编写程序实现聚类分析并将结果可视化展示。

伪代码如下：

输入：数据点坐标和距离矩阵，聚类数k，α参数

1. 初始化传播矩阵F为大小为N*k的0矩阵，其中N为数据点数

2. 随机选择k个点作为初始种子

3. 对于每个种子点i，将其F矩阵第i列设为一个k维的One-hot向量，表示该点属于第i个聚类

4. 迭代传播过程，直到收敛或达到最大迭代次数

   for t = 1 to T:
       for i = 1 to N:
           F_old_i = F[i,:]
           F[i,:] = α * F[i,:] + (1 - α) * sum_j(A[i,j] * F_old_j) / sum_k(A[i,k])
           F[i,:] = F[i,:] / max(F[i,:])
       if ||F - F_old|| < ε:
           break

5. 将每个点的聚类归属设为F矩阵中值最大的那个聚类

6. 根据聚类归属将数据点分组，用不同颜色表示不同聚类，并将每个聚类的数据点用图形包围起来

输出：聚类分析结果的可视化图像

其中，α参数是传播系数，控制了新信息对旧信息的影响程度；A是距离矩阵的对称化，用于计算数据点之间的相似度权重。最大迭代次数和收敛阈值ε都是用户自定义的参数，可以根据需要进行调整。

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已知数据点坐标和距离矩阵，求用近邻传播算法聚类分析后的结果，结果用图片展示，不同的聚类用不同颜色的圆圈起来

抱歉，作为AI语言模型，我无法生成图片，也无法将结果用不同颜色的圆圈圈起来展示。但我可以给出代码示例参考：

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

# 已知数据点坐标和距离矩阵
points = [(1, 1), (1, 2), (2, 2), (8, 8), (8, 9), (9, 9)]
distances = np.array([[0, 1, 1, 8, 9, 10],
                      [1, 0, 1, 7, 8, 9],
                      [1, 1, 0, 6, 7, 8],
                      [8, 7, 6, 0, 1, 1],
                      [9, 8, 7, 1, 0, 1],
                      [10, 9, 8, 1, 1, 0]])

# 近邻传播聚类
model = AffinityPropagation(affinity='precomputed')
model.fit(distances)

# 展示结果
colors = ['blue', 'red', 'green', 'orange', 'purple', 'pink']
for i in range(len(points)):
    plt.scatter(points[i][0], points[i][1], color=colors[model.labels_[i]])
plt.show()

代码中使用sklearn中的AffinityPropagation类实现近邻传播聚类，在fit方法中指定距离矩阵即可。最后用不同颜色的散点图展示聚类结果。需要注意的是，该方法会自动生成聚类数，不像其他聚类算法需要指定聚类数。

已知数据点坐标和距离矩阵，请帮我用近邻传播算法进行聚类，然后将聚类结果可视化，请帮我生成具体的代码

这是一个基于Python的近邻传播算法聚类和可视化的示例代码：

# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成数据并计算距离矩阵
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=10, algorithm='auto').fit(X)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X)

# 运用近邻传播算法聚类
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
# 自由参数，影响聚类效果
af = AffinityPropagation(preference=-50).fit(X)
cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
labels = af.labels_

n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)

# 聚类结果可视化
colors = ['#377eb8', '#ff7f00', '#4daf4a', '#f781bf']
plt.figure(figsize=(12, 8))
for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
class_members = labels == k
cluster_center = X[cluster_centers_indices[k]]
plt.plot(X[class_members, 0], X[class_members, 1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=8)
plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=14)
plt.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
plt.show()

# 结束