在分层k-means中，深度为D的词汇树，分支因子K应该具有总节点数（不包括根节点），如下所示：
nodes = K + K^2 + ... + K^D
nodes = (K^(D+1)-K)/(K-1)
但是，vl_hikmeanshist为直方图提供了一个额外的bin。在website上，节点数计算为：
nodes = (K^(D+1)-1)/(K-1)
他们还说他们不计算没有信息的根源＆＃34;。为什么他们的公式不同？他们没有在网站上发布他们的联系，所以我无法问他们。有人可以对这件事情有所了解吗？
答案 0 :(得分：1)
不包括根节点，因为它不包含其他信息。根节点将始终是数据集的平均值。见here
举一个简单的例子，假设您在深度为2的树中有5个节点。对于您的公式，您将拥有(5^3-5)/(4)=120/4=30个节点（不包括根节点）
他们的公式只是在根节点中添加：(5^3-1)/(4)=124/4=31个节点。这与前面的30加上一个根节点相同。
基本上他们都意味着同样的事情。只要知道额外的bin是根，并不是真的有用。