电子商务的发展给人们的生活带来了极大便利的同时也带来了诸多挑战,于是有人预测网上购物与社区店面相结合是未来网络购物的趋势,因为它很好的解决了购物安全问题、支付问题以及售后服务问题,代购点模式是其中的佼佼者。可是矛盾是普遍存在的,代购点带来新的问题,包括管理费用的上升、代购点自身的稳定性差等。电子商务公司想更好的开展自己的业务,更好的发挥代购点的优势,必须对代购点进行必要的规划。人们对选址问题的研究由来已久,并取得了丰硕的成果。聚类分析方法被广泛应用到各行各业的研究当中,其中包括应用到设施选址领域。本论文结合案例,应用聚类分析方法中k-means算法对代购点选择进行研究。论文首先简述了电子商务及电子商务物流发展的形势,概述了代购点的特性,回顾了选址问题、聚类分析方法国内外研究现状以及目前国内代购点研究的大致情况,展现了本文研究的意义,并提出本文的研究目标与研究方法。其次对顾客的需求特点进行了概述,对代购点选择目标及约束条件进行研究,初步展示了k-means算法在代购点选择中的应用原理,就备选代购点的关键属性进行提炼,并对这些关键属性进行数值化以及相似性度量。而后,系统概述了应用k-means算法进行聚类分析的一般过程,展示了应用k-means算法与代购点选择问题进行匹配的过程。最后结合2688电子商务公司代购点选择的问题,应用软件实现了对这一比较经典的代购点案例进行的研究,得到聚类结果并对结果进行了一定的分析。