读取xlsx文件实现k-means聚类分析

首先，我们需要导入相关的库，如pandas、sklearn等。然后，读取xlsx文件并将数据转换为适合k-means算法的格式。接着，使用sklearn库中的KMeans函数进行聚类分析，并将结果保存到原始数据中。最后，可以通过可视化工具，如matplotlib进行结果展示。

以下是一个简单的实现示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取xlsx文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取需要聚类的数据列
X = data.iloc[:, [2, 3]].values

# 使用KMeans算法进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

# 将聚类结果保存到原始数据中
data['Cluster'] = y_kmeans

# 可视化结果
plt.scatter(X[y_kmeans == 0, 0], X[y_kmeans == 0, 1], s=100, c='red', label='Cluster 0')
plt.scatter(X[y_kmeans == 1, 0], X[y_kmeans == 1, 1], s=100, c='blue', label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_kmeans == 2, 0], X[y_kmeans == 2, 1], s=100, c='green', label='Cluster 2')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='yellow', label='Centroids')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们将数据集中的第3列和第4列作为需要聚类的数据列，并使用KMeans算法将数据分为3类。聚类结果保存在原始数据中，并通过matplotlib进行可视化展示。