你能帮我打出绘制N个数据量的SSE-K图的代码吗？

当然可以，以下是Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
X = np.random.randn(100, 2)

# 绘制 SSE-K 图
sse = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), sse, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

这段代码首先生成了100个二维数据点，然后使用KMeans算法在1到10个簇数之间选择最佳的簇数，计算每个簇数对应的SSE，并将结果绘制成SSE-K图。

需要注意的是，这里使用的是sklearn库中的KMeans类，它的inertia_属性可以计算出每个簇数对应的SSE。如果你需要绘制轮廓系数的图表，可以参考下面的代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
X = np.random.randn(100, 2)

# 绘制轮廓系数-K 图
silhouette_scores = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    score = silhouette_score(X, kmeans.labels_)
    silhouette_scores.append(score)
plt.plot(range(2, 11), silhouette_scores, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Silhouette Coefficient')
plt.show()

这段代码与上面的代码类似，只是使用了sklearn库中的silhouette_score函数来计算轮廓系数，并将结果绘制成轮廓系数-K图。