Просто проиндексируйте исходные данные, используя выбранный вами идентификатор кластера.Затем вы можете легко выполнить любую дополнительную обработку для подмножества.Вот пример:
library(fpc)
n = 100
set.seed(12345)
data = matrix(rnorm(n*3), nrow=n)
data.ds = dbscan(data, 0.5)
> data.ds
dbscan Pts=100 MinPts=5 eps=0.5
0 1 2 3
seed 0 1 3 1
border 83 4 4 4
total 83 5 7 5
> colMeans(data[data.ds$cluster==0, ])
[1] 0.28521404 -0.02804152 -0.06836167