调用KMeans出现init() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'的问题如何解决

这个问题通常是因为你的 scikit-learn 版本过低导致的。`n_jobs` 参数是在 scikit-learn 0.18 版本中引入的，如果你的版本过低则无法识别该参数。

解决方法是将 scikit-learn 升级到最新版本，可以使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果已经安装了最新版本，仍然出现该问题，则可能是你的代码中使用了过时的参数或者调用方式。可以参考官方文档对代码进行更新。

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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。

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

这个错误可能是因为您正在使用的 Scikit-learn 版本不支持 `n_jobs` 参数。`n_jobs` 参数在 Scikit-learn 的版本 0.18 中引入，如果您的版本低于此版本，则会出现此错误。

要解决此问题，您可以升级 Scikit-learn 到最新版本（建议），或者使用不使用 `n_jobs` 参数的旧版本 KMeans 初始化方法。例如：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', max_iter=300)

在这个例子中，我们使用了旧版本的 KMeans 初始化方法，并且没有使用 `n_jobs` 参数。