k-Means聚类中n_jobs参数报错的解决方法咨询

问题根源 #

你使用的scikit-learn版本较新，sklearn.cluster.KMeans类已移除了n_jobs参数，代码中传入该参数会触发“unexpected keyword argument”错误。该参数在旧版sklearn中用于控制并行计算的线程数，但新版已通过OpenMP实现自动并行，无需手动指定。

解决方案 #

• 直接移除n_jobs参数：删除代码中n_jobs=xxx的部分，新版KMeans会自动利用多核资源完成计算。示例：
  原代码：

  from sklearn.cluster import KMeans
  kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_jobs=-1)
  

  修改后：

  from sklearn.cluster import KMeans
  kmeans = KMeans(n_clusters=3)
  

• 若需兼容旧逻辑（不推荐）：如果必须使用n_jobs参数，可以降级scikit-learn到0.23.x版本：

  pip install scikit-learn==0.23.2
  

• 新版参数替代：如果需要控制初始化相关的并行行为，可使用n_init参数（默认值为10），它控制k-means++算法的初始化次数，间接影响计算效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amna shahbaz