对于一个好的聚类分析结果来说,以下哪种说法是正确的()A. 类内相似性小,类间相异性大B. 类内相似性小,类间相异性小C. 类内相似性大,类间相异性大D. 类内相似性大,类间相异性小

聚类分析的核心目标是将数据集划分为若干簇，使得簇内数据相似性高，而簇间数据差异性大。因此，判断聚类结果好坏的关键在于：

1. 类内相似性：同一簇内的数据应尽可能相似；
2. 类间相异性：不同簇之间的数据应尽可能不同。

选项需同时满足这两个条件。

选项分析

• 选项A（类内相似性小，类间相异性大）：类内相似性小说明同一簇内数据差异大，不符合聚类目标。
• 选项B（类内相似性小，类间相异性小）：两类指标均差，聚类效果差。
• 选项C（类内相似性大，类间相异性大）：同时满足簇内紧密、簇间疏远，符合聚类理想结果。
• 选项D（类内相似性大，类间相异性小）：类间相异性小导致簇间区分度不足，聚类效果不理想。