在Mahout中，可以使用预训练好的模型对新数据进行分类。首先，加载训练好的模型，然后将新数据转换为模型所需的格式，最后使用模型对新数据进行分类。

以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.mahout.classifier.NaiveBayesModel;import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesClassifier;import org.apache.mahout.math.Vector;import org.apache.mahout.vectorizer.encoders.Dictionary;// 加载训练好的模型NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path("path/to/model"));// 加载词典Dictionary dictionary = new Dictionary();dictionary.loadFromPath(new Path("path/to/dictionary"));// 创建分类器NaiveBayesClassifier classifier = new NaiveBayesClassifier(model, dictionary, false, false);// 准备新数据Vector newData = // 将新数据转换为Mahout的Vector对象// 对新数据进行分类int category = classifier.classifyFull(newData);System.out.println("分类结果为：" + category);

在上面的示例中，首先加载训练好的模型和词典，然后创建一个NaiveBayesClassifier对象，最后使用classifyFull方法对新数据进行分类，并输出分类结果。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体的数据和模型配置来调整代码。Mahout还提供了其他分类器和工具，可以根据具体需求选择合适的方法来对新数据进行分类。