X = np.absolute(X)，这行代码加在哪里啊

这行代码应该在特征向量 `X` 计算之后，归一化相似度矩阵之前加入。可以将这行代码加在 `X = np.real(X)` 这行代码之后，如下所示：

# 将特征向量转化为矩阵
X = np.array(X)

# 将复数类型的数据转换为实数类型
X = np.absolute(X)

# 计算相似度矩阵
S = np.dot(X, X.T)

# 归一化相似度矩阵
D = np.diag(np.sum(S, axis=1))
L = D - S
L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D)))

# 计算特征向量
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm)
idx = eigvals.argsort()[::-1]
eigvals = eigvals[idx]
eigvecs = eigvecs[:, idx]
Y = eigvecs[:, :2]

这样，就可以在不丢失虚部信息的情况下，将复数类型的特征向量转换为实数类型，避免出现警告信息。