解释这段代码def cluster_function(data, para_cluster=np.arange(1, 20, 2)): score = [] optimal_score = 0 for n in para_cluster: estimator = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n) model = estimator.fit(data) s = calinski_harabasz_score(data, model.predict(data)) score.append(s) if s > optimal_score: optimal_score = s optimal_estimator=model plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.plot(para_cluster, score, 'bo-') plt.xlabel('k-num') plt.ylabel('scores') plt.show() optimal_n_id = np.argmax(score) optimal_n = para_cluster[optimal_n_id] optimal_score = score[optimal_n_id] print('最终数据被分为', optimal_n, '簇') print('CH系数为:', optimal_score) return optimal_estimator , optimal_n # 保存模型 data = XXXX #这里的data是只有n行*96列的数据 estimator, n_cluster = cluster_function(data,para_cluster=np.arange(3,30,1)) joblib.dump(estimator, './xxx.pki')

这段代码实现了一个 KMeans 聚类算法，并且进行了 CH 系数的评估。具体实现如下：

1. 输入数据为 data，其中数据有 n 行和 96 列。
2. para_cluster 表示聚类的数量，从 1 到 19，步长为 2。
3. 遍历 para_cluster，对每个聚类数量 n，使用 KMeans 算法对数据进行聚类，得到一个模型 estimator。
4. 使用 calinski_harabasz_score 函数计算 CH 系数，将其存储在 score 列表中。
5. 在每次遍历时，判断当前聚类模型的 CH 系数是否大于最优 CH 系数，如果是，则更新最优 CH 系数和最优模型 estimator。
6. 使用 matplotlib 库绘制聚类数量与 CH 系数之间的关系曲线。
7. 找到最优的聚类数量和对应的 CH 系数，并输出结果。
8. 最后将最优模型 estimator 保存到本地。

总体来说，这段代码实现了一个聚类分析的过程，并且通过 CH 系数评估了聚类效果，得到最优的聚类数量和对应的聚类模型。