C++中的聚类算法主要有以下几种：
聚类有效性分析是评估聚类结果质量的过程。常用的评价指标包括轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Davies-Bouldin指数（Davies-Bouldin Index）、Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index）以及肘部法则（Elbow Method）等。这些指标可以从不同角度衡量聚类的紧密性、分离度和集群数量等信息，从而帮助选择合适的聚类算法和参数设置。
在实际应用中，可以根据数据集的特点和需求选择合适的聚类算法，并结合相应的评价指标对聚类结果进行有效性分析。这样可以确保聚类结果既符合数据特性，又具有较高的准确性和稳定性。
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