kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 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。