我想知道使用任何聚类算法进行聚类后，是否可以根据之前的数据学习来对新数据进行分段？

回答：

问题在于聚类算法是无监督学习算法。它们不需要依赖变量来预测类别。它们用于发现数据点中的结构/相似性。你可以做的就是，将聚类后的数据视为你的监督数据。

方法是先对训练数据进行聚类并分配标签。将其视为多类分类数据，使用你的数据训练一个新的多类分类模型，并在测试数据上验证它。

设train和test为数据集。clusters <- Clustering(train)train[y] <- clustersmodel <- Classification(train, train[y])prediction <- model.predict(test)

然而，有趣的是，sklearn中的KMeans提供了fit和predict方法。因此，使用sklearn中的KMeans，你可以在新数据上进行预测。然而，DBScan没有predict方法，这从它的工作机制来看是显而易见的。