请给在pyspark3.0中出计算给定数据集data在使用k-means算法进行聚类时的误差平方和（SSE）的命令

在 PySpark 3.0 中，同样可以使用 KMeans 模型来计算 SSE。假设你已经用 PySpark 的 MLlib 库进行了聚类，代码如下：

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator

kmeansmodel = KMeans().setK(3)  # 假设聚成3个簇
kmeansmodel = kmeansmodel.fit(data)  # 对数据进行聚类

predictions = kmeansmodel.transform(data)  # 预测结果
evaluator = ClusteringEvaluator()  # 创建一个评估器
SSE = evaluator.evaluate(predictions)  # 获取评估结果
print("SSE: ", SSE)

其中，`ClusteringEvaluator` 是一个评估器，用于计算聚类的评估指标，`evaluator.evaluate(predictions)` 就是聚类的 SSE。

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请给出计算给定数据集data在使用k-means算法进行聚类时的误差平方和（SSE）的python3.0版本的代码

假设你已经用sklearn库的KMeans类对数据进行了聚类，代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeansmodel = KMeans(n_clusters=3)  # 假设聚成3个簇
kmeansmodel.fit(data)  # 对数据进行聚类

SSE = kmeansmodel.inertia_  # 获取聚类的SSE
print("SSE: ", SSE)

其中，`kmeansmodel.inertia_`就是聚类的SSE。