编写一个在python中用CH分数评估kmeans聚类结果的算法

首先，需要安装 `scikit-learn` 和 `scipy` 库。然后可以使用以下代码来计算 k-means 算法的 CH 分数：

from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np

def ch_score(X, labels):
    n_clusters = len(set(labels))
    if n_clusters == len(X):
        return -1

    # 计算类中心
    centroids = []
    for i in range(n_clusters):
        centroid = X[labels == i].mean(axis=0)
        centroids.append(centroid)

    # 计算类内 SSE
    sse = np.zeros(n_clusters)
    for i in range(n_clusters):
        sse[i] = ((X[labels == i] - centroids[i])**2).sum()

    # 计算类间 SSE
    all_centroid = X.mean(axis=0)
    sst = ((X - all_centroid)**2).sum()
    ssb = sst - sse.sum()

    # 计算 CH 分数
    ch = (ssb / (n_clusters - 1)) / (sse.sum() / (len(X) - n_clusters))

    return ch


# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10)

# 计算 CH 分数
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(X)
labels = kmeans.labels_
ch = ch_score(X, labels)
print(ch)

该函数接受两个参数：数据 `X` 和聚类标签 `labels`，返回 CH 分数。

注意，如果聚类的类数等于数据点的数量，那么 CH 分数无法计算，这种情况下返回 -1。