先说结论：思路方向对，但要加一层关键约束，不能一概而论，我用供应链物流业务话讲透。

1、先对应你的理解

物流场景：每个配送点可以提取一组特征向量：经度、纬度、日均货量、送达时间窗口。 欧氏距离：坐标直线距离近 + 各项指标数值大小接近，才判定为同一类。

你说的：路线相近、距离相近的网点归为同一配送片区 👉 网点地理位置聚类这件事，天然适合欧氏距离。

举例子： 网点A、B地理位置很近；网点C距离很远。 A与B坐标的欧氏距离小，系统自动划进同一个配送线路、同一个司机负责。 这就是非常经典的落地用法（配送片区划分、仓配集单）。

2、但是重要的区分点（容易踩坑）

仅仅地理位置接近，只看坐标 = 单纯二维欧氏距离。 真实物流优化不会只看远近，通常叠加多个维度： 向量 = [经度,纬度,每日送货件数,要求送达时段] 此时欧氏距离会同时考量： 地点远近 + 货量大小 + 时间要求。

案例： 甲片区两个网点，地理位置紧挨着。 网点1：每天1000件；网点2：每天20件。 坐标欧氏距离很小。 但货量差距巨大。 此时如果使用多维度欧氏距离，两者整体距离会被拉大，算法不一定合并成一条线路。

业务含义：地点虽近，但体量差异太大，不适合合并配送。

3、和余弦相似度做对比，方便你彻底分清

假设两个配送线路： 线路X：每日500件，辐射5公里范围 线路Y：每日5000件，辐射50公里范围 两者特征比例一致：货量和覆盖范围成正比 ✅ 余弦相似度很高（趋势一致） ❌ 欧氏距离很大（规模完全不同）

业务决策： 如果想寻找运营模式相似的线路模板（不管规模大小，找相同运营规律）→ 余弦相似度 如果想就近合并网点、规划实际行车路线、均衡车辆负荷 → 欧氏距离

4、给你一句可以直接汇报的总结

物流网点片区划分、配送路线聚合场景，适合采用欧氏距离。 它不只判断地理远近，还能同步兼顾货量、时效等量化指标；只有地理位置接近，并且各项业务量级指标相差不大的网点，才会被划分在一起合并规划运输。

延伸一个实战提醒

地理上的道路实际行驶里程 ≠ 坐标直线欧氏距离 欧氏距离只是简化估算；落地TMS路线优化最终要用路网里程，聚类阶段可以先用欧氏距离做粗分组。