python实现以下内容：对minist数据集进行分类，采用不少于四种分类的方法，对比不同方法的准确率。

好的，下面是对minist数据集进行分类的Python代码：

首先，我们需要下载并加载minist数据集，可以使用以下代码：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将数据集转换为浮点数类型
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')

# 数据归一化，将像素值缩放到0到1之间
X_train /= 255
X_test /= 255

# 将标签转换为整型类型
y_train = y_train.astype('int')
y_test = y_test.astype('int')

接下来，我们可以使用不同的分类器对数据集进行分类，并比较它们的准确率。下面是四种常用的分类器代码示例：

1. K近邻（KNN）分类器

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建KNN分类器，k值取5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练分类器
knn.fit(X_train.reshape(-1, 28*28), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test.reshape(-1, 28*28))

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('KNN分类器的准确率为：', accuracy)

2. 决策树分类器

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier()

# 训练分类器
dtc.fit(X_train.reshape(-1, 28*28), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = dtc.predict(X_test.reshape(-1, 28*28))

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('决策树分类器的准确率为：', accuracy)

3. 随机森林分类器

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier()

# 训练分类器
rfc.fit(X_train.reshape(-1, 28*28), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test.reshape(-1, 28*28))

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('随机森林分类器的准确率为：', accuracy)

4. 支持向量机（SVM）分类器

from sklearn.svm import SVC

# 创建SVM分类器
svc = SVC()

# 训练分类器
svc.fit(X_train.reshape(-1, 28*28), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svc.predict(X_test.reshape(-1, 28*28))

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('SVM分类器的准确率为：', accuracy)

通过运行以上代码，就可以得到不同分类器的准确率，并进行比较。