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双层锚点图哈希（Two-Layer Anchor Graph Hashing）是锚点图哈希家族中的进阶版本，它在单层 AGH 的基础上引入了精细的双阈值学习机制。前 r/2 位哈希码采用传统的零阈值二值化，而后 r/2 位则为每一比特单独计算正、负样本的最优阈值，从而显著降低量化误差，提升哈希码的平衡性和区分度。在大规模图像检索、特征压缩等任务中，双层 AGH 往往能以几乎相同的计算开销换来更高的检索精度。

本文将深入剖析双层 AGH 的训练函数实现，帮助读者理解如何从数据和锚点出发，学习到谱投影矩阵 W 和双阈值矩阵 Thres，并直接生成训练样本的高质量二进制哈希码。

函数整体功能

函数签名如下：

[Y,W,Thres,sigma]=TwoLayerAGH_Train(X,Anchor