在系统聚类方法中，决定分类数量的合理性是一个典型的模型选择问题。对于这个问题，选项的分析如下：

### 选项分析

- **A: 半偏R方的大小**
- 半偏R方（Semi-partial R-squared）并不是常见的聚类分析方法指标。聚类中的R方通常指解释变异程度的指标，用于判断聚类结果的好坏，但确切地说它是适用于回归分析中的指标。

- **B: 树形图中两个类之间树枝的长度的大小**
- 树形图（Dendrogram）是层次聚类中常用的工具，通过观察树形图中合并类时的距离（即树枝的长度），可以帮助判断合理的聚类数量。通常，较长的树枝代表更大的类间距，当达到一定长度时停止合并，这可以作为选择聚类数量的依据。

- **C: a和b都对**
- 结合上面的分析，选项A涉及的指标不适用于聚类方法，因此不能称为正确。而选项B给出的方法在聚类分析中具有实际应用意义。

- **D: a和b都不对**
- 这个选项否定了所有给出的依据，但我们已经看到选项B在实践中是合理的。

### 正确答案

**B: 树形图中两个类之间树枝的长度的大小**

### 专业分析

在聚类分析中，确定合适的类数量（即聚类数k）是一项重要任务，尤其是在没有业务先验知识的情况下。以下是常用的几种方法和考虑因素：

1. **树形图（Dendrogram）分析**：
- 树形图可以帮助可视化数据点的聚类过程。在树形图中，查看在哪个阶段合并的类间的竖直距离较长，通常可以选择在最大差距处“切断”树形图，以决定聚类数。

2. **肘部法则（Elbow Method）**：
- 适用于k-means等方法。通过绘制每个可能的k对应的总聚类误差（如SSE或总WCSS），找出“肘部”位置，该点之后增加k会导致误差减少幅度变小。

3. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**：
- 用于评估聚类的质量，值越接近1表示聚类分配合理。通过计算不同k值的聚类的平均轮廓系数，选择最佳k。

4. **信息准则（如BIC/AIC）**：
- 应用于混合模型等，可以根据准则值最小化来选择聚类数。

通过结合这些方法，可以更系统地决定最合理的分类数量，而不仅仅依赖直观判断。