使用python编写无监督聚类算法对基因进行聚类并且满足以下要求：1读入Excel表格第头行为基因名称其余各行为基因表达量路径为：CUserslenovoDesktopHIVDNN神经网络测试output_data1xlsx

2.实现K-means聚类算法，其中K=3 3.将聚类结果输出到Excel表格中，第一列为基因名称，第二列为基因表达量，第三列为所属聚类编号，路径为：C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_data2.xlsx

代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取Excel表格
data = pd.read_excel('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\HIV\\DNN神经网络测试\\output_data1.xlsx', index_col=0)

# K-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.predict(data)

# 将聚类结果输出到Excel表格中
output_data = pd.DataFrame({'gene_name': data.index, 'gene_expression': data.values.ravel(), 'cluster_label': labels})
output_data.to_excel('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\HIV\\DNN神经网络测试\\output_data2.xlsx', index=False)