在系统聚类分析中，R²（R平方值）并不是一个典型的直接用于描述聚类结果的指标。不过，R²在统计学中常用于解释回归模型中的方差比例。在聚类分析的上下文中，R²有时候被用来描述组间和组内的变异情况。

在这里，你列出的选项中，R²更可能对应的是选项 C：

**C: 组间离差平方和除以总离差平方和**

### 分析：

- **总离差平方和 (SST)**：总离差平方和是所有数据点的总变异。它可以分解为组间离差平方和和组内离差平方和之和。

- **组间离差平方和 (SSB)**：这是指不同组之间的变异，反映了不同组的均值之间的差异。

- **组内离差平方和 (SSW)**：这是指同一组内的数据点的变异。

R²的意义就是解释变异的比例，即：

\[ R² = \frac{\text{组间离差平方和 (SSB)}}{\text{总离差平方和 (SST)}} \]

它衡量了通过分组（或聚类）所解释的总变异的比例。R²的值在0到1之间，值越高表示分组后解释的变异越多，分组效果越好。