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

这个错误可能是因为你使用的 `KMeans` 模型版本较旧，不支持 `n_jobs` 参数。`n_jobs` 是指定KMeans算法使用的CPU核心数。你需要更新 `sklearn` 模块到最新版本，或者指定其他可用的参数来替代 `n_jobs`。

你可以尝试使用 `KMeans` 的 `n_jobs` 参数的替代方案，例如 `parallel_backend` 或 `joblib`. 例如，你可以使用以下代码来使用 `joblib` 库并指定 4 个 CPU 核心来并行计算：

from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import parallel_backend

with parallel_backend('multiprocessing', n_jobs=4):
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    kmeans.fit(X)

在这个例子中，`KMeans` 模型被包含在 `parallel_backend` 上下文管理器中，以便使用 `joblib` 库进行并行计算。`n_jobs`参数指定使用的 CPU 核心数量。

相关问题

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。

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