球面哈希（Spherical Hashing）学习算法实现详解

球面哈希（Spherical Hashing，简称 SpH）是一种高效的近似最近邻搜索哈希方法，与传统的超平面哈希（如 LSH）不同，它使用球面而不是超平面来划分特征空间。这种方式能够更好地适应数据在高维空间中的球形分布特性，从而在保持较高检索精度的同时，生成更紧凑的二进制编码。

本文将详细介绍一个简洁高效的球面哈希学习函数的实现原理、算法流程以及代码解读，帮助读者理解如何在实际项目中快速训练球面哈希模型并对数据进行二进制编码。

什么是球面哈希？

在传统的基于超平面的哈希方法中，每个哈希函数对应一个超平面，数据点根据落在平面的哪一侧被映射为 0 或 1。而球面哈希则使用超球面进行划分：每个哈希位对应一个超球体，数据点如果落在球内则编码为 1（或 -1），否则为 0（或 +1）。这种划分方式更符合许多真实数据集在归一化后的球面分布特性，因此往往能取得更好的汉明距离保持效果。

函数整体功能

我们要实现的函数签名如下：

[model,B,elapse]=SpH_learn