使用不同分类器对手写数字进行识别的Matlab代码实现，包括朴素贝叶斯分类器、SVM分类器、最小近邻算法和logistics回归，并计算其准确率。

以下是手写数字识别的Matlab代码实现，包括朴素贝叶斯分类器、SVM分类器、最小近邻算法和logistics回归，并计算其准确率。

首先，我们需要下载MNIST数据集，它包含60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28×28像素的灰度图像。可以从以下链接下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

接下来，我们需要将数据加载到Matlab中。以下是加载数据的代码：

train_images = loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte');
train_labels = loadMNISTLabels('train-labels-idx1-ubyte');
test_images = loadMNISTImages('t10k-images-idx3-ubyte');
test_labels = loadMNISTLabels('t10k-labels-idx1-ubyte');

其中，`loadMNISTImages`和`loadMNISTLabels`是用于加载MNIST数据集的自定义函数，可以在这里下载：https://github.com/davidstutz/matlab-mnist

接下来，我们将使用朴素贝叶斯分类器进行手写数字识别。以下是代码实现：

nb = fitcnb(train_images', train_labels);
pred_labels = predict(nb, test_images');
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / numel(test_labels);
disp(['朴素贝叶斯分类器的准确率为：' num2str(accuracy)]);

其中，`fitcnb`是朴素贝叶斯分类器的训练函数，`predict`是预测函数。我们计算预测标签的准确率并将其打印出来。

接下来，我们将使用SVM分类器进行手写数字识别。以下是代码实现：

svm = fitcecoc(train_images', train_labels);
pred_labels = predict(svm, test_images');
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / numel(test_labels);
disp(['SVM分类器的准确率为：' num2str(accuracy)]);

其中，`fitcecoc`是SVM分类器的训练函数，`predict`是预测函数。我们计算预测标签的准确率并将其打印出来。

接下来，我们将使用最小近邻算法进行手写数字识别。以下是代码实现：

knn = fitcknn(train_images', train_labels);
pred_labels = predict(knn, test_images');
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / numel(test_labels);
disp(['最小近邻算法的准确率为：' num2str(accuracy)]);

其中，`fitcknn`是最小近邻算法的训练函数，`predict`是预测函数。我们计算预测标签的准确率并将其打印出来。

最后，我们将使用logistics回归进行手写数字识别。以下是代码实现：

logit = fitcecoc(train_images', train_labels, 'Learners', 'logistic');
pred_labels = predict(logit, test_images');
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / numel(test_labels);
disp(['logistics回归的准确率为：' num2str(accuracy)]);

其中，`fitcecoc`是logistics回归的训练函数，`predict`是预测函数。我们计算预测标签的准确率并将其打印出来。

以上就是手写数字识别的Matlab代码实现，包括朴素贝叶斯分类器、SVM分类器、最小近邻算法和logistics回归，并计算其准确率。