使用给定的数据集和算法，训练一个聚类模型，并使用新数据进行预测。


数据集：“cluster_data.csv”
算法：“K-means”
新数据：“new_data.csv”
首先，使用Python中的pandas库读取数据集“cluster_data.csv”和“new_data.csv”。然后，使用sklearn中的KMeans算法对“cluster_data.csv”进行聚类训练。接下来，使用该模型对“new_data.csv”中的新数据进行预测并输出。 代码示例如下：

``` python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据集
cluster_data = pd.read_csv('cluster_data.csv')
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')

# 训练聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(cluster_data)

# 对新数据进行预测
predictions = kmeans.predict(new_data)
print(predictions)
```

注：此处假设聚类数量为2，您可以根据数据集的情况修改此超参数。