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在海量高维数据的近似最近邻搜索(ANN)任务中,哈希方法因其低存储成本和高查询速度而备受青睐。其中,Anchor Graph Hashing(AGH)是一种经典的无监督哈希算法,它通过构造锚点图来高效地逼近数据的流形结构,从而学习出紧凑的二进制码。本文将深入剖析一个单层AGH模型…前言在海量高维数据的近似最近邻搜索(ANN)任务中,哈希方法因其低存储成本和高查询速度而备受青睐。其中,Anchor Graph Hashing(AGH)是一种经典的无监督哈希算法,它通过构造锚点图来高效地逼近数据的流形结构,从而学习出紧凑的二进制码。本文将深入剖析一个单层AGH模型在测试阶段的压缩函数实现,帮助读者理解如何利用训练好的模型将新数据快速映射为哈希码。函数功能概述函数名为AGH1_compress,其核心作用是:给定测试数据矩阵A和训练阶段生成的模型model,快速计算出对应的二进制哈希码矩阵B,并返回编码所耗费的时间elapse。输入:A:测试数据矩阵,每一行代表一个样本向量。model:由训练函数(如AGH1_learn)产生的模型,包含锚点、投影矩阵等关键信息。输出:B:二进制哈希码矩阵,每一行对应一个样本的哈希码。elapse:编码过程耗时(秒)。该函数本质上是一个轻量级的封装,主要负责计时和调用核心测