本文介绍了如何使用Python实现Canopy聚类算法，这是一种基于距离的无监督聚类方法。通过设定两个距离阈值，Canopy能快速识别数据点的近邻并划分类别。文章提供了实现代码，并说明了如何调用函数对数据进行聚类，以帮助读者理解和应用此算法。
Canopy聚类是一种基于距离度量的无监督聚类算法，它的主要思想是通过预先定义的两个阈值来快速识别数据点的近邻，并将它们划分到不同的类别中。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Canopy聚类算法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和scikit-learn：
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
接下来，我们定义一个函数来执行Canopy聚类。该函数将接收数据集和两个距离阈值作为参数，并返回聚类结果。
def canopy_clustering
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