供应链运营主要有四个主要的驱动因素：设施、库存、运输和信息，供应链分销网络系统优化也是围绕着这四个方面进行的。供应链分销网络系统优化决策主要以分为设施决策(即分销系统结构设计决策)、库存决策(即分销系统运营决策的核心内容)、运输决策(即物流配送决策)、和协调机制。如何从需求地中确定分销中心，对每个分销中心确定其负责向哪些需求地供货，各分销中心由哪些分厂供货，如何安排运输流，使分销系统的建设成本最小，即供应链分销网络设施选址决策。
在供应链分销网络构建过程中，对单一配送中心的选址规划是很少的，而大量存在的是多个配送中心的选址。由于实际中供应链系统配送商品的多样性，在供应链系统构建中必须充分考虑配送中心的数量对运输费用以及总费用产生影响，随着配送中心数量的增加，运输距离缩短，运输成本降低，配送中心的建造成本上升。但是，配送中心数量增加到一定量的时候，由于单个订单的数量过小，增加了运输频次，从而造成运输成本的增加。因此，对供应链分销网络中配送中心的数量的有效性确定是至关重要的。下面首先研究聚类的有效性问题。首先介绍了模糊聚类的划分系数与划分熵，研究了基于几何结构的聚类有效性函数，在此基础上提出基于紧致度和分离度的"和聚类"有效性函数。
聚类是要发现数据中潜在的分组，因此，发现聚类是否有效是聚类分析中重要的一环。在评价聚类结果时，适合数据的最优的聚类个数是评价聚类有效性的一个重要方面。尤其是对于多维特征向量的模式，不能直观地看出聚类效果，需要用多种指标对其进行衡量。
以下是一些常用的聚类有效性评价指标:
（1）聚类中心的距离矩阵：聚类中心相互之间的距离越大，聚类质量越高。该指标强调聚类间的分离度。
（2）改进的Hubert统计法。
如果数据对象xi和xj之间的距离与其分别所属聚类的中心或聚类的代表点之间的距离相近，则矩阵P和Q也相近，值越大。在随聚类数目的变化曲线中，明显有一个陡然下降的转折点，在此点上的聚类数目即为数据本身的聚类个数。