解释以下代码：解释以下代码：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数：",scores) print("簇内误差平方和：",distortions)

这段代码是用于对一个Excel数据表进行K-Means聚类算法，得到不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。以下是代码的解释：

1. 首先导入了Matplotlib、pandas库和sklearn库中的metrics和cluster模块。

2. 通过pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其存储在data变量中。

3. 创建了两个空列表scores和distortions，用于存储不同数量簇的轮廓系数和簇内误差平方和。

4. 循环从2到29，对于每个i：

a. 创建一个KMeans模型，将其分为i个簇，并将其应用于数据集data。

b. 使用fit_predict方法得到每个数据点的簇标签。

c. 使用sklearn.metrics库中的silhouette_score方法计算所有数据点的轮廓系数，并将其存储在scores列表中。

d. 使用KMeans模型的inertia_属性计算簇内误差平方和(distortions)，并将其存储在distortions列表中。

5. 最后，打印出所有不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。