请利用joblib将其改写为并行执行

要使用`joblib`库将上述K-Means聚类的代码转换为并行执行，可以使用`joblib.Parallel`和`joblib.delayed`函数。这里假设我们有一个列表`data`来存储需要处理的样本块，原代码中的单次迭代将会被分割成多个任务并发执行。以下是修改后的版本：

import joblib
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances

def process_data(data_block, C, k):
    # ... (这里是之前的计算簇和更新簇中心的部分)

# 将原始数据分块
num_blocks = len(X) // num_workers + int(len(X) % num_workers > 0)  # 分配工作块数量
blocks = [X[i:i+num_workers] for i in range(0, len(X), num_workers)]

# 并行计算
with joblib.parallel_backend('loky', n_jobs=num_workers):  # 使用 loky 并行引擎（如 CPU 密集型）
    results = joblib.Parallel()(joblib.delayed(process_data)(block, C, k) for block in blocks)

# 合并结果并更新簇中心
for result in results:
    for i in range(len(result)):
        X[i] = result[i]
        # ... (这里是合并样本和更新簇中心的地方)

# 最后计算误差并检查是否达到停止条件
error = dist(C, C_old, None)
# ... (其他代码，如 while 循环)