请教一下这么个项目：
假如要为1亿个用户，根据其日常行为特征进行分类，可以描述其日常行为特征的变量有若干：变量A、变量B、变量C、。。。

具体的思路该是什么？

我现在自己的想法是：
从所有用户中随机抽取比如5万个用户，对这5万个用户，按照上述变量进行聚类分析（k-means或系统聚类），然后针对SPSS给出的聚类结果，根据实际研究背景，确定分类结果。

然后该如何对剩下的那（1亿-5万）个用户进行归类操作呢？ 是不是根据那5万个分好类的用户，分别确定每一类的阀值，然后将剩下的用户按照这些确定好的阀值归到相应的类别就行了？ 那这个阀值该如何确定？