1. 数据收集：从相关机构获取包含地理坐标和人口信息的数据集，例如人口普查数据或移动设备定位数据。
2. 数据清洗：将数据集中的空值和异常值进行处理。
3. 特征工程：提取人口分布相关特征，例如居住区面积、人口密度、城市化水平等指标，并将其转化为模型能够处理的格式。
4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和测试机器学习模型。
5. 模型选择和训练：选择合适的分类算法进行训练，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，通过交叉验证等方法优化模型参数。
6. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，并对其性能进行评价。
7. 预测和应用：利用训练好的模型对新数据进行分类预测，例如对城市化程度较低地区进行分析与预测，为政策制定提供数据支持。

Python示例代码：

数据处理

import pandas as pd data = pd.read_csv('population.csv')

特征工程

y = data['label'] X = data.drop(['label'], axis=1)

数据划分

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

模型训练

from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='linear') model.fit(X_train, y_train)

模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = model.predict(X_test) accuracy =