写出计算以下代码轮廓系数并绘制聚类效果的代码from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from kmodes import kmodes mm = MinMaxScaler() data_scaler = mm.fit_transform(data) for i in range(2, 10): km = kmodes.KModes(n_clusters=3) km.fit(data_scaler) y2 = km.predict(data_scaler)

以下是计算轮廓系数并绘制聚类效果的代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from kmodes import kmodes
from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据归一化处理
mm = MinMaxScaler()
data_scaler = mm.fit_transform(data)

# 初始化参数
range_n_clusters = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
silhouette_scores = []
cluster_labels = {}

# 循环计算不同聚类数的轮廓系数
for n_clusters in range_n_clusters:
    km = kmodes.KModes(n_clusters=n_clusters)
    cluster_labels[n_clusters] = km.fit_predict(data_scaler)
    silhouette_scores.append(silhouette_score(data_scaler, cluster_labels[n_clusters]))

# 打印轮廓系数结果
print("Silhouette scores for different number of clusters:", silhouette_scores)

# 绘制轮廓系数图
plt.plot(range_n_clusters, silhouette_scores)
plt.xlabel("Number of clusters")
plt.ylabel("Silhouette score")
plt.show()

# 绘制聚类效果图
for n_clusters in range_n_clusters:
    plt.figure(figsize=(10, 7))
    plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=cluster_labels[n_clusters])
    plt.title("Clustered data for n_clusters = {}".format(n_clusters))
    plt.show()

代码中使用了 `sklearn.metrics` 中的 `silhouette_samples()` 和 `silhouette_score()` 函数计算轮廓系数，并使用 `matplotlib` 绘制了轮廓系数图和聚类效果图。其中，`cluster_labels` 保存了不同聚类数下的聚类结果，可以用于后续的分析。