帮我用Python写一段代码实现abod算法

好的，以下是用Python实现abod算法的代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def abod(X, k):
    n = X.shape[0]
    nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X)
    distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
    A = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            if j in indices[i]:
                dist = distances[i][np.where(indices[i] == j)]
                A[i][j] = A[j][i] = dist
            else:
                A[i][j] = A[j][i] = np.inf
    
    S = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            d_ij = A[i][j]
            for k in range(n):
                if k != i and k != j:
                    d_ik = A[i][k]
                    d_jk = A[j][k]
                    S[i][j] += (d_ij - d_ik)*(d_ij - d_jk)
                    S[j][i] = S[i][j]
    
    ABOD = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        sum_s = np.sum(S[i])
        ABOD[i] = sum_s/n**2
        
    return ABOD

其中，输入参数`X`为数据集，`k`为最近邻的个数。输出结果为每个样本点的ABOD值。

该算法首先利用sklearn中的`NearestNeighbors`函数找到每个点的k个最近邻，然后计算每对点之间的距离，并将距离存储在邻接矩阵A中。接着，根据邻接矩阵A计算每对点之间的分数S。最后，根据S计算每个点的ABOD值。

需要注意的是，当距离为无穷大时，要将其赋值为一个较大的数，以便后续计算。此外，该代码实现的是标准的ABOD算法，如果需要使用FastABOD算法，需要对代码进行相应的修改。