编写程序，采用k-means算法实现对excel输入坐标进行聚类，并用不同颜色对聚类结果进行绘图展示

好的，这是一个很有趣的编程问题。首先，我们需要读取Excel文件并将数据存储在一个数组中。然后，我们可以使用k-means算法对数据进行聚类。最后，我们可以使用Python的Matplotlib库将聚类结果可视化。

以下是一个简单的Python程序，可以实现这个功能：

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

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

# 将数据存储在一个数组中
X = np.array(data)

# 使用k-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 将聚类结果可视化
colors = ['r', 'g', 'b']
for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i][0], X[i][1], c=colors[labels[i]])

plt.show()

这个程序假设Excel文件中有两列数据，分别表示坐标的x和y值。我们使用k-means算法将数据聚类成3个簇，并使用红、绿、蓝三种颜色来表示不同的簇。最后，我们使用Matplotlib库将聚类结果可视化。

希望这个程序能够帮助你解决问题！