张小明
前端开发工程师
局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，简称LSH）是一种经典的近似最近邻搜索技术，其核心思想是通过随机超平面将高维数据投影到低维空间，并利用符号函数生成二进制码，使得原始空间中相似的点在汉明空间中以较高概率发生碰撞。这种基于随机投影的哈希方法实现简单、理论保证强，在大规模相似搜索任务中被广泛应用。
本文聚焦于LSH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生成的随机投影矩阵，对新样本进行高效哈希编码，整个过程仅涉及一次矩阵乘法和符号判断，速度极快，适合实时查询场景。
该函数的作用是对输入数据使用预训练的LSH模型进行随机投影并二值化，快速生成二进制哈希码。
函数接口如下：
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