如何在python中实现上述操作呢

在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现上述的聚类分析和数据集分割操作。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了一个数据集X，每行是一个样本，每列是一个特征

# 1. 使用K-means进行聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=2)  # 设置聚类数量为2
kmeans.fit(X)  # 对数据集进行聚类

# 2. 根据簇标签将数据集分成两个子集
labels = kmeans.labels_  # 获取聚类结果的标签

# 根据标签将数据集分成两个子集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# X_train和y_train是训练集，X_test和y_test是测试集（或验证集）

# 3. 进一步进行后续的机器学习任务，例如分类、回归等
# ...

在上面的代码中，我们首先使用K-means算法对数据集X进行聚类分析，然后获取聚类结果的标签。接下来，使用`train_test_split`函数将数据集根据标签分成训练集和测试集（或验证集）。最后，你可以在训练集上进行后续的机器学习任务。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中你可能需要根据自己的数据集和任务做一些调整和优化。