我有一个用 Doc2Vec 训练的语料库，如下所示：
d2vmodel = Doc2Vec(vector_size=100, min_count=5, epochs=10)
d2vmodel.build_vocab(train_corpus)
d2vmodel.train(train_corpus, total_examples=d2vmodel.corpus_count, epochs=d2vmodel.epochs)
使用向量，文档被聚类为kmeans：
kmeans_model = KMeans(n_clusters=NUM_CLUSTERS, init='k-means++', random_state = 42)
X = kmeans_model.fit(d2vmodel.docvecs.vectors_docs)
labels=kmeans_model.labels_.tolist()
我想使用 k-means 对新文档进行聚类并知道它属于哪个聚类。我尝试了以下操作，但我认为 predict 的输入不正确。
from numpy import array
testdocument = gensim.utils.simple_preprocess('Microsoft excel')
cluster_label = kmeans_model.predict(array(testdocument))
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