基于python对本地excel文件数据利用kmeans算法进行聚类分析，不用sklearn，设置聚类风格

好的，我可以为您提供一些代码示例。首先，需要使用Python中的pandas库读取Excel文件，然后使用numpy库进行数值计算，最后实现kmeans算法进行聚类。

以下是一个简单的示例代码，其中聚类风格可以通过更改参数n_clusters来设置。

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 选择需要进行聚类的列
data = df[['col1', 'col2', 'col3']]

# 数据标准化
data = (data - data.mean()) / data.std()

# 转换为numpy数组
data = np.array(data)

# 定义kmeans函数
def kmeans(data, k):
    # 随机选择k个中心点
    centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)]
    while True:
        # 计算每个数据点到中心点的距离
        distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
        # 找出距离最近的中心点
        labels = distances.argmin(axis=0)
        # 计算新的中心点
        new_centers = np.array([data[labels==i].mean(axis=0) for i in range(k)])
        # 如果新的中心点和旧的中心点相同，则停止迭代
        if np.all(centers == new_centers):
            break
        centers = new_centers
    return labels

# 调用kmeans函数进行聚类
labels = kmeans(data, n_clusters)

# 将聚类结果存入Excel文件
df['cluster'] = labels
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用时还需要根据具体情况进行调整和优化。