for n_clusters in range(2, 11): cluster_images("D:\wjd", n_clusters)，这段话是什么意思

这段代码表示对位于路径 `D:\wjd` 下的图像进行聚类，聚类的数量从 2 到 10 进行遍历，对每个聚类数量调用 `cluster_images` 函数进行聚类，并将聚类结果保存在对应的文件夹中。具体来说，对于聚类数量 `n_clusters`，会调用以下代码：

clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters)
labels = clustering.fit_predict(features)
for i in range(n_clusters):
    cluster_i_path = os.path.join("D:\wjd", f"cluster_{i}")
    if not os.path.exists(cluster_i_path):
        os.mkdir(cluster_i_path)
    for j, label in enumerate(labels):
        if label == i:
            old_path = os.path.join("D:\wjd", f"Ag{j + 10000}.png")
            new_path = os.path.join(cluster_i_path, f"Ag{j + 10000}.png")
            os.rename(old_path, new_path)

其中，`AgglomerativeClustering` 是一个层次聚类算法，`n_clusters` 表示聚类的数量，`features` 是一个存储图像特征的数组。聚类结果会根据标签进行保存，在 `D:\wjd` 下新建 `cluster_i` 文件夹，并将属于第 `i` 类的图像文件移动到对应的文件夹中。