silhouette_avg = silhouette_score(features, kmeans.labels_) print("聚类结果的轮廓系数为:", silhouette_avg)

根据你提供的代码，你使用了 Python 的 sklearn 库中的 `silhouette_score` 方法来计算聚类结果的轮廓系数。首先，你调用了 `silhouette_score` 方法，并传递了两个参数，即特征数据 `features` 和聚类结果标签 `kmeans.labels_`。

然后，你将返回的轮廓系数值保存在变量 `silhouette_avg` 中。

最后，你使用 `print()` 函数输出了轮廓系数值。

请确保在运行代码之前已经导入了必要的库（如 sklearn），并且已经进行了聚类分析。运行代码后，将会打印出聚类结果的轮廓系数值。这个值越接近于1，表示聚类结果越好；越接近于-1，表示聚类结果越差。