在标记聚类中使用锚文本是不被允许的，因为锚文本通常用于监督学习任务中的分类和回归问题，而聚类是一种无监督学习任务。然而，可以使用一些其他的方法来解决这个问题。

一种解决方法是使用聚类算法进行无监督聚类，然后使用生成的聚类结果来为每个聚类分配一个标签。这些标签可以用作锚文本，以监督学习的方式进一步训练模型。

以下是一个示例代码，演示如何使用K-means聚类算法和生成的聚类结果作为锚文本进行监督学习：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一些示例数据
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=0)

# 使用K-means进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(X)

# 将聚类结果作为标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, clusters, test_size=0.2, random_state=0)

# 使用支持向量机模型进行分类
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
accuracy = svm.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们首先生成了一些示例数据，然后使用K-means聚类算法将数据分成4个聚类。然后，我们将聚类结果作为新的标签，将数据集分成训练集和测试集。接下来，我们使用支持向量机（SVM）模型进行训练，并在测试集上评估模型的准确性。

请注意，这个示例只是一种解决方案，具体的方法可能因不同的数据集和问题而有所不同。在实际应用中，您可能需要根据具体情况调整代码，并尝试不同的聚类算法和模型来获得更好的结果。