要决定聚类的群集数，可以考虑以下指标：

1. **R-Squared (R²)**：通常用于回归分析，不直接用于决定聚类中的群集数。但是，在聚类分析中，有类似的概念称为“聚类的轮廓系数”，用于衡量聚类的良好程度。

2. **Semi-Partial R-Squared**：通常用于衡量某个变量对结果变量的独特贡献，同样不直接用于聚类中的群集数决定。

3. **Root-Mean-Square Standard Deviation (RMSSTD)**：用于评估聚类的紧密度。较低的RMSSTD值通常表明数据点在各个簇内比较紧密，从而可能用于评估不同群集数决定的效果。

4. **Silhouette Coefficient (轮廓系数)**：这是一个常用的指标，用于评估每个点与其所属簇和最邻近簇之间的距离差异。轮廓系数越高，表明聚类效果越好。其值在-1到1之间，接近1表示良好的聚类结果。

### 正确答案及专业分析：

- 选择 **C: Root-Mean-Square Standard Deviation (RMSSTD)** 和 **D: Silhouette Coefficient (轮廓系数)** 作为决定聚类群集数的指标。

#### 专业分析：
- **RMSSTD** 可以帮助了解数据在簇内的紧密度，但在选择群集数时通常需要与其他指标配合使用。
- **Silhouette Coefficient** 是一个广泛应用的指标，用于衡量聚类质量。它不仅能评估每个点在其簇中的位置，还能对整体聚类效果进行有效评估。

这两个指标可以结合起来，帮助决定最优的聚类群集数，使聚类结果更具实际意义和解释性。