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

这个错误是因为KMeans类的构造函数中没有n_cluster参数。正确的参数是n_clusters。下面是一个演示如何使用正确的参数来创建KMeans对象的例子：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)
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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)
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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
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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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