迪庆藏族自治州网站建设_网站建设公司_Vue_seo优化

互补投影哈希（Complementary Projection Hashing，简称 CPH）是一种高效的二进制哈希方法，它通过学习互补的投影方向来生成紧凑的哈希码，能够在保持数据相似性的同时最大化各比特位的独立性和信息量。相比传统哈希算法，CPH 强调比特间互补性，避免冗余投影，从而在图像检索、近似最近邻搜索等任务中取得更好性能。

本文将详细剖析一个 CPH 算法的核心实现函数及其子函数，帮助读者理解如何从训练数据和锚点出发，通过谱松弛和梯度下降优化，逐步学习投影矩阵和阈值，最终生成训练样本的二进制编码。该实现高效结合了核化处理和互补优化，适合中等规模数据集。

函数整体功能

主函数签名如下：

[code,pj,thres,meandata,sigma,Thtrain]=CPH