sil.append(silhouette_score(pred_images, labels, metric='euclidean')) kl.append(k)

这段代码计算了聚类算法的轮廓系数（silhouette score）和聚类簇的数量（k）。

首先，使用sklearn的silhouette_score函数计算了预测结果数组pred_images和对应的真实标签数组labels之间的轮廓系数。轮廓系数是一种衡量聚类结果质量的指标，它考虑了样本与同簇内其他样本的相似度以及样本与其他簇的相异度。传入的metric参数指定了使用欧几里得距离来计算相似度。

然后，将计算得到的轮廓系数值添加到列表sil中。

接下来，将当前聚类簇的数量k添加到列表kl中。

通过这段代码，你可以得到不同聚类簇数量下的轮廓系数和对应的聚类簇数量，以便后续分析选择最佳的聚类簇数量。