用Python写一个原始数据从Excel读取的层次聚类的程序，并显示每个簇的样本数，将个数与相应的数据输出到一个TXT文件中

抱歉，作为AI语言模型，我没有本地环境无法提供读取Excel文件的功能。但是，我可以提供一个伪代码，帮助您了解如何编写这个程序。

伪代码如下：

1. 导入所需的Python库，如pandas和scikit-learn
2. 读取Excel文件并将数据存储在一个pandas数据框中
3. 对数据进行预处理，如删除缺失值和标准化数据
4. 使用scikit-learn库中的层次聚类算法对数据进行聚类
5. 计算每个簇的样本数并将结果存储在一个字典中
6. 将簇的编号、样本数和相应的数据输出到一个TXT文件中

下面是一个简单的Python程序，可用作参考：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 读取Excel文件并将数据存储在一个pandas数据框中
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 预处理数据
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data_scaled = (data - data.mean()) / data.std()  # 标准化数据

# 层次聚类
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
model.fit(data_scaled)

# 计算每个簇的样本数并将结果存储在一个字典中
cluster_counts = {}
for i in range(len(set(model.labels_))):
    cluster_counts[i] = sum(model.labels_ == i)

# 输出结果到TXT文件
with open("output.txt", "w") as f:
    for i in range(len(data)):
        f.write(f"Cluster {model.labels_[i]}: {data.iloc[i]}")
    for key, value in cluster_counts.items():
        f.write(f"Cluster {key} has {value} samples.\n")

请注意，这只是一个简单的程序，可能需要根据您的数据和要求进行修改。同时，请确保您已经安装了所需的Python库，如pandas和scikit-learn。