试利用有序样本的聚类分析法对我国人口发展阶段进行划分代码

这里提供一个以 Python 为例的代码示例，使用有序样本的聚类分析法（也称为 Ward 聚类）对我国人口发展阶段进行划分。

import pandas as pd
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# 读取数据（数据包含 1950 年至 2019 年的我国人口数据）
data = pd.read_csv('population.csv', index_col=0)

# 标准化数据
data_scaled = (data - data.mean()) / data.std()

# 聚类分析（使用 Ward 方法）
linkage_matrix = linkage(data_scaled, 'ward')

# 绘制树状图
dendrogram(linkage_matrix, labels=data_scaled.index)

# 根据树状图确定聚类数目
num_clusters = 4

# 利用聚类结果对数据进行分类
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
clusters = fcluster(linkage_matrix, num_clusters, criterion='maxclust')

# 输出聚类结果
results = pd.DataFrame({'Year': data.index, 'Population': data_scaled.sum(axis=1), 'Cluster': clusters})
print(results)

注：这里使用的数据为我国从 1950 年至 2019 年的人口数据，保存在名为 population.csv 的文件中。需要根据实际情况进行修改。