请用python实现以下自定义相似度函数：如果Xi属于Xj的k近邻集合或Xj属于Xi的k近邻集合则样本Xi与Xj相似度为Xi与Xj的差的范数的平方，否则两样本的相似度为0

好的，以下是实现代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances

def custom_similarity(X, k=5):
    """
    自定义相似度函数，计算样本之间的相似度
    :param X: 样本矩阵，每行表示一个样本
    :param k: 近邻数量，默认为5
    :return: 相似度矩阵，每个元素为两个样本的相似度
    """
    # 计算距离矩阵
    dist_matrix = euclidean_distances(X)

    # 找到每个样本的近邻集合
    n_samples = X.shape[0]
    knn_indices = np.argsort(dist_matrix, axis=1)[:, 1:k+1]
    knn_sets = [set(knn_indices[i]) for i in range(n_samples)]

    # 计算相似度矩阵
    similarity_matrix = np.zeros((n_samples, n_samples))
    for i in range(n_samples):
        for j in range(i+1, n_samples):
            if i in knn_sets[j] or j in knn_sets[i]:
                similarity_matrix[i, j] = similarity_matrix[j, i] = np.linalg.norm(X[i] - X[j]) ** 2

    return similarity_matrix

其中，我们使用了 `numpy` 和 `sklearn.metrics.pairwise` 模块，分别用于计算范数的平方和距离矩阵。在函数中，我们首先计算了样本之间的距离矩阵，然后找到每个样本的近邻集合。接着，我们遍历每一对样本，如果它们彼此属于对方的近邻集合，则计算它们的相似度。最后返回相似度矩阵即可。

值得注意的是，如果样本数量比较大，计算距离矩阵的时间开销会很大，可以考虑使用近似算法（如KMeans）来加速计算。