请提供使用somte算法解决本地csv类型样本不平衡问题的示例模板，并在示例代码中注明如何导入本地excel，最后输出

以下是使用 SOM (Self-Organizing Maps) 算法解决本地 CSV 类型样本不平衡问题的示例模板：

# 导入需要的库
import numpy as np
from somoclu import Somoclu
import pandas as pd

# 从本地 CSV 文件中导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
data = df.values

# 初始化 SOM 网络，并设置输出维度、学习率、迭代次数等参数
n_columns = len(data[0])
som = Somoclu(n_columns, n_columns, compactsupport=False)
som.train(data, epochs=100, radiuscooling='linear', scalecooling='linear')

# 输出结果
som.view_umatrix(bestmatches=True, colorbar=True, labels=df.columns)

说明：
- 上述代码使用了 SOMoclu 库，需要先安装此库，可以使用 pip install somoclu 命令安装。
- 在第7行中使用pd.read_csv()函数导入本地csv文件，dataframe的形式为df
- 第9行中len(data[0])为csv文件中一行数据的列数
- 第13行中设置了网络的输出维度，n_columns表示的是列数
- 第14行中使用somoclu库中的Somoclu类进行初始化，compactsupport=False表示对整个网格进行训练
- 第16行中使用train()函数进行训练，epochs表示迭代次数，radiuscooling和scalecooling表示学习率下降方式
- 第19行中使用view_umatrix()函数输出结果，bestmatches表示是否显示最佳匹配，colorbar表示是否显示颜色