使用python编写无监督聚类算法根据基因的表达量对基因进行聚类并且满足以下要求：1读入Excel表格第0行为基因名称其余各行为基因表达量每一行代表一个样本路径为：CUserslenovoDesktopHIVDNN神经网络测试output_data1xlsx2实现K-means聚类算法其中K=3

，即将所有基因分为3类。 3.输出聚类结果，将每个基因的名称和所属聚类号码（1、2、3中的一个）写入Excel表格，路径为：C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_result.xlsx

代码如下：

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

# 读入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聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data)
# 输出聚类结果
result = pd.DataFrame({'Gene': data.index, 'Cluster': kmeans.labels_ + 1})
# 将结果写入Excel表格
result.to_excel('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\HIV\\DNN神经网络测试\\output_result.xlsx', index=False)