详细解释以下这段代码import numpy as np from kmodes.kmodes import KModes import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import silhouette_score distortions = [] for i in range(1, 50): kmodes = KModes(n_clusters=i, init='Huang', n_init=1) kmodes.fit(data) distortions.append(kmodes.cost_) plt.plot(range(1, 50), distortions, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Distortion') plt.show() for i in range(2, 7): kmodes = KModes(n_clusters=i, init='Huang', n_init=10, random_state=0) kmodes.fit(data) silhouette_avg = silhouette_score(data, kmodes.labels_) print("K-Modes clustering silhouette score for {} clusters: {}".format(i, silhouette_avg)) kmodes = KModes(n_clusters=3, init='Huang', n_init=10, random_state=0) kmodes.fit(data) silhouette_avg = silhouette_score(data, kmodes.labels_) print("K-Modes clustering silhouette score for 3 clusters: {}".format(silhouette_avg))

这段代码主要是使用K-Modes算法对数据进行聚类分析，并通过绘制畸变度和轮廓系数评估聚类效果。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库，包括numpy、kmodes、matplotlib.pyplot、sklearn.metrics等。

2. 定义一个空列表distortions，用来存储每个簇数下的畸变度。

3. 对于每个簇数i，使用KModes算法进行聚类，将该聚类结果的畸变度存储到distortions列表中。

4. 绘制畸变度随簇数变化的曲线图，以便确定最佳的簇数。

5. 对于簇数在2-6之间的情况，分别使用KModes算法进行聚类，并计算该聚类结果的轮廓系数。

6. 输出每个簇数下的轮廓系数，以便评估聚类效果。

7. 最后，使用簇数为3的KModes算法进行聚类，并计算该聚类结果的轮廓系数，以进一步评估聚类效果。

总的来说，这段代码使用了K-Modes算法对数据进行了聚类分析，并通过绘制畸变度和轮廓系数来评估聚类效果。