A 在相同的k值情況下，組內誤差平方和越小聚類效果越好

在評估聚類分析的效果時，可以通過多種指標和方法。以下是對題目中各選項的專業(yè)分析：

A: **在相同的K值情況下，SSE越小聚類效果越好**
- **正確**。SSE（Sum of Squared Errors）也稱為誤差平方和，表示數據點到其所屬質心的距離的平方和。在相同的K值下，SSE越小，說明數據點與其質心的距離越近，聚類的緊密性越好，因此聚類效果更好。

B: **聚類中的誤差平方和指的是每個數據點到所屬質心的距離**
- **錯誤**。誤差平方和指的是每個數據點到所屬質心的距離的**平方和**，而不是距離本身。

C: **聚類算法的評估沒有統(tǒng)一的評判標準**
- **正確**。聚類屬于無監(jiān)督學習，因此沒有絕對的標準來評判聚類的效果。不同的應用場景和數據集可能需要不同的評估標準和指標，如SSE、輪廓系數、DBI等。

D: **輪廓系數的值越大，表示該樣本點距離其他簇的距離越大**
- **錯誤**。輪廓系數的值越大，表示該樣本點與其所在簇的內聚力越高，同時與其他簇的分離度越高。具體來說，輪廓系數結合了簇內距離和簇間距離來衡量聚類效果，而不只是考慮到其他簇的距離。

綜合分析：A 和 C 都是正確的。因此，選擇 A 和 C。