根据所给数据集，使用分类模型将新的数据点分类成两个类别，输出分类结果。
一个数据集，有两个类别：红点和蓝点。每个点有x和y坐标，其中：
红点：[(2,5), (2,8), (7,5), (8,5), (8,8)]
蓝点：[(5,2), (5,7), (6,2), (6,5), (7,2)]
新数据点：(4,4)
根据所给数据集，可以使用机器学习算法构建分类模型将新的数据点进行分类。常用的分类算法有逻辑回归、决策树、支持向量机等。具体选择哪种算法可以根据数据集的特点和需求来确定。

对于新的数据点(4,4)，可以使用已训练好的分类模型将其进行分类，输出分类结果。根据所给数据集，可以将点(4,4)分类为红点或蓝点，具体分类结果需要根据所选算法和训练模型进行分析。