kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=None) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

非常抱歉，我又犯了同样的错误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用`joblib`库，将`KMeans`类的`n_jobs`参数设置为-1，以使用所有可用的CPU核心:

from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1)

这个参数可以控制`fit`方法中的并行计算任务数量，但并不保证一定会使用所有CPU核心。`joblib`库可以根据可用的CPU核心数量自动调整计算任务的数量，以提高计算效率。

希望这次回答能够解决你的问题，如有疑问，请随时提出。