设计一套代码python kmeans计算sihouette ch sse

以下是一套Python代码，用于计算kmeans的轮廓系数（silhouette coefficient）、Calinski-Harabasz指数（CH index）和SSE（误差平方和）。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score

def kmeans_silhouette_CH_SSE(X, n_clusters):
    # X是数据矩阵，n_clusters是聚类数目
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)
    labels = kmeans.labels_
    silhouette = silhouette_score(X, labels)
    CH = calinski_harabasz_score(X, labels)
    SSE = kmeans.inertia_
    return silhouette, CH, SSE

这段代码使用了scikit-learn库中的KMeans类和silhouette_score、calinski_harabasz_score函数。其中，silhouette_score计算轮廓系数，calinski_harabasz_score计算Calinski-Harabasz指数，KMeans类用于聚类，inertia_属性用于计算SSE。