TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误通常是因为你正在使用的 `sklearn` 版本太旧了， `n_jobs` 参数在旧版本中可能不存在。你可以尝试更新你的 `sklearn` 版本。执行以下命令可以更新 `sklearn`：

pip install -U scikit-learn

如果你已经安装了 `scikit-learn`，则可以使用以下命令更新：

pip install --upgrade scikit-learn

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TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs

非常抱歉，我的回答还是有误。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`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下：

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

kmodel = KMeans(n_clusters=k)

# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)

这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化，`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量，`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数，并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。

希望这次回答能够解决你的问题，如有疑问，请随时提出。

解释TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误提示表明在使用KMeans算法的时候，传入了一个未知的参数n_jobs。KMeans是Scikit-learn库中的聚类算法，用于将数据分成多个簇。在Scikit-learn 0.23版本之前，KMeans算法没有n_jobs参数，因此如果你使用的是较早版本的Scikit-learn，那么它将会抛出这个错误。

如果你想要在KMeans中使用n_jobs参数来加速算法的运行，你需要升级到Scikit-learn的0.23版本或以上。在新版本中，KMeans算法已经支持n_jobs参数，可以用来指定算法使用的CPU核心数。例如，KMeans(n_clusters=2, n_jobs=-1)可以指定KMeans算法使用所有可用的CPU核心。