请用python写一段DBSCAN三维聚类算法，并输出带有图例解释和聚类中心的聚类结果图，其中聚类数据从excel中获取

以下是使用Python实现DBSCAN三维聚类算法，并且将聚类结果输出到图表中的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 从Excel中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 转换数据类型
X = np.array(data[['x','y','z']])
X = np.nan_to_num(X)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
clusters = dbscan.fit_predict(X_scaled)

# 绘制聚类结果图
fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

colors = np.array(['red', 'green', 'blue', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black'])

ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=colors[clusters], s=60)

# 绘制聚类中心
centers = np.zeros((np.max(clusters)+1,3))
for i in range(np.max(clusters)+1):
    centers[i,:] = np.mean(X[clusters == i], axis=0)
    
ax.scatter(centers[:,0], centers[:,1], centers[:,2], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black')

plt.show()

这里我们使用了`pandas`库来从Excel文件中读取数据。我们使用`StandardScaler`来对数据进行标准化，以便更好地进行聚类。然后我们使用`sklearn`库中的`DBSCAN`聚类算法进行聚类，并将结果输出到3D图表中。聚类中心用黑色的“X”标记出来。