在系统聚类和其他统计分析中，R²（决定系数）通常用于衡量模型解释变量总变异的比例。在聚类分析中，R²用来评估聚类结果的好坏，通常被定义为组间离差平方和（SSB）占总离差平方和（SST）的比例。

因此，R²的正确计算公式是：

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

根据你的选项，正确答案是：
**C: 组间离差平方和除以总离差平方和**

### 专业分析：

- **组间离差平方和（SSB）**：表示不同组之间的差异。这部分离差度量了各个组的中心（均值）与总体均值之间的偏差，同时加权每组的样本量，反映了组的分离程度。

- **总离差平方和（SST）**：表示数据集中所有数据点与总体均值的总偏差。

- **R² 值范围**：介于 0 和 1 之间。R² 接近 1 表示模型较好地解释了数据的变异，大部分变异可以通过组间差异来解释。反之，接近 0 表示模型解释能力较差，组内变异较大。

通过计算 R²，我们可以判断聚类效果是否显著，R² 越高，说明聚类的效果越好。