以下是使用R语言和Python实现Affinity Propagation聚类算法的示例代码：

**R语言代码：**
```R
# 安装并加载apcluster包
install.packages("apcluster")
library(apcluster)

# 创建相似度矩阵
similarity_matrix <- dist(data)  # data为数据集，可以使用欧氏距离或其他相似性度量方法计算相似度

# 使用apcluster函数进行聚类
result <- apcluster(similarity_matrix)

# 获取最终的聚类结果
clusters <- result@clusters  # 聚类结果为一个列表，每个元素是一个簇的索引
exemplars <- result@exemplars  # 代表性样本，即每个簇的中心点

# 打印聚类结果
for (i in 1:length(clusters)) {
  cat("Cluster", i, ":")
  cat(paste(clusters[[i]], collapse = " "), "\n")
}
```

**Python代码：**
```python
# 安装并导入scikit-learn库
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
import numpy as np

# 创建相似度矩阵
similarity_matrix = # 计算相似度矩阵，可以使用欧氏距离或其他相似性度量方法

# 使用AffinityPropagation类进行聚类
ap = AffinityPropagation(affinity='precomputed', damping=0.5)
ap.fit(similarity_matrix)

# 获取最终的聚类结果
clusters = ap.labels_  # 聚类结果，每个数据点对应的簇的标签
exemplars = ap.cluster_centers_indices_  # 代表性样本，即每个簇的中心点的索引

# 打印聚类结果
for i in range(max(clusters) + 1):
    print("Cluster", i, ":", np.where(clusters == i)[0])
```

请注意，以上代码仅为示例，并需要根据实际情况进行适当的调整和修改。在运行代码之前，需要确保已安装所需的软件包（例如apcluster包和scikit-learn库）。