张小明
前端开发工程师
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，LSH）是一种经典的近似最近邻搜索技术，而其核化版本（Kernelized LSH，简称KLSH）通过引入核技巧，将原始LSH从欧氏空间扩展到隐式的高维核特征空间，从而能够处理非线性可分的数据分布。在图像检索、模式识别等需要捕捉复杂相似性的场景中，KLSH展现出更强的表达能力。
本文聚焦于KLSH的编码（测试）阶段，详细解析一个MATLAB实现的压缩函数。该函数利用训练阶段得到的锚点（Landmarks）和投影矩阵，对新样本高效生成二进制哈希码，整个过程计算开销低，适合大规模在线查询。
该函数的作用是对输入数据使用预训练的KLSH模型进行核映射、线性投影和二值化，快速生成哈希码。
函数接口如下：
[B,elapse]=KLSH_compress(A深度测评MBA必看！10个一键生成论文工具全维度对比 2026年MBA论文写作工具测评：为何需要一份全面榜单？ MBA学习过程中，论文写作是不可避免的重要环节。面对复杂的商业案例分析、数据解读与理论应用，许多学生常因时间紧张…
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