因子分析とクラスタ分析とセグメント判別用の汎用設問化
30項目、10段階評価（非常にそう思う～どちらでもない～まったくそう思わない）のアンケート設問をもとに、因子分析（回答者に各因子スコア付与）とクラスター分析を用いて回答者をセグメンテーションした結果があります。現在、セグメントは1,000名の回答結果に対して4セグメント生まれました。
そこで有識者の皆様に質問があります。
次回、また同じアンケート（30項目、10段階評価）を別の回答者に対して行った際、同じロジックになよってセグメントされるようにしたいのですが（アルゴリズムを公式化・設問を汎用化運用したいのですが）、その手順というのは、
(1)1,000名の元の回答者とセグメント（4分類）を紐付け
(2)1,000名の元の「30項目10段階評価」の結果を説明変数とし、判別されたセグメント（4分類）を目的変数とした（非線形？）回帰分析式を求める
(3)新たな（別の）回答者の「30項目10段階評価」の回答を、(2)で作成した回帰分析式に代入
(4)セグメント判別
という流れで当たっていますか？
何か、参考になるURLでもかまいませんので、ご教授いただけますでしょうか。
どうぞ、よろしくお願いいたします。
補足
回答早くてありがとう。これは大学で出られた宿題なんですが、参考本とかありませんので、よく分かりませんでした。さっきネットで「レオンチェフ」のkeywordで一応探したんで、見つかりました。 今から読みますんで、何が分からなかったらもう一度聞きます。宜しく。