利用python进行加权图的k聚类 excel

在 Python 中，可以使用 NetworkX 库来处理加权图，使用 scikit-learn 库进行 k-means 聚类。下面是一个简单的示例代码，使用 pandas 库读取 Excel 文件，使用 NetworkX 构建加权图，使用 scikit-learn 进行 k-means 聚类，并将结果写入 Excel 文件中：

import pandas as pd
import networkx as nx
from sklearn.cluster import KMeans

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

# 构建加权图
G = nx.Graph()
for i, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight'])

# 进行 k-means 聚类
k = 3
nodes = list(G.nodes())
X = [[G.edges[n1, n2]['weight'] for n2 in nodes] for n1 in nodes]
kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(X)
clusters = kmeans.labels_

# 将聚类结果写入 Excel 文件
df['cluster'] = clusters
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，Excel 文件中需要包含三列数据：源节点、目标节点和权重。在聚类结果中，每个节点被分到了 k 个聚类中的一个，并在原始数据中添加了一列聚类标签。