notebook应用k-mean算法导入excel

首先，您需要使用Python中的pandas模块来读取Excel文件。您可以使用以下代码读取Excel文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

接下来，您可以使用sklearn.cluster模块中的KMeans来执行k-means聚类。在这之前，您需要选择要用于聚类的特征列。例如，如果您的数据包含两个特征，如“特征1”和“特征2”，则可以使用以下代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 选择要用于聚类的特征列
X = data[['特征1', '特征2']]

# 设置簇的数量
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型并进行预测
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.predict(X)

最后，您可以将聚类结果保存回Excel文件中。例如，您可以将聚类标签添加为新列：

data['聚类标签'] = labels
data.to_excel('your_file_name.xlsx', index=False)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

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

# 选择要用于聚类的特征列
X = data[['特征1', '特征2']]

# 设置簇的数量
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型并进行预测
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.predict(X)

# 将聚类标签添加为新列
data['聚类标签'] = labels

# 保存回Excel文件中
data.to_excel('your_file_name.xlsx', index=False)