在SQL中評估聚類效果并不直接，因為SQL是一種用于管理和查詢關系數據庫的語言，而不是專門用于數據挖掘或機器學習的工具。然而，你可以使用SQL來提取和預處理用于聚類分析的數據，然后將這些數據導出到其他專用工具（如Python、R或SPSS）中進行聚類和效果評估。
以下是一些建議的步驟，以在SQL中準備數據并導出到其他工具進行聚類分析：
SELECT語句和文件輸出重定向功能來實現這一點。一旦你將數據導出到了其他工具，你就可以使用那些工具中的聚類算法（如K-means、層次聚類等）來評估聚類效果。評估聚類效果時，你可以考慮使用輪廓系數、Davies-Bouldin指數、Calinski-Harabasz指數等指標。
需要注意的是，雖然SQL可以用于數據提取和預處理，但它并不是聚類分析的理想工具。如果你需要進行復雜的聚類分析或評估，建議使用專門的數據挖掘或機器學習工具，如Python中的Scikit-learn庫或R中的cluster庫。
