设计分类器完成不同字体数字手写识别的数字集Matlab代码实现，计算正确率达到90%以上

好的，我可以为您提供一个基于支持向量机（SVM）的数字手写识别分类器的Matlab代码实现。以下是实现步骤：

1. 准备数据集：我们将使用MNIST数据集，它包含了60000个28x28像素的手写数字图像用于训练，以及10000个测试图像。可以从网上下载MNIST数据集并解压缩。

2. 加载数据集：使用Matlab的load函数加载数据集，将训练集和测试集分别存储为X_train和X_test，标签存储为y_train和y_test。

3. 特征提取：我们将使用HOG（方向梯度直方图）特征提取器提取手写数字图像的特征。Matlab的vl_hog函数可以实现HOG特征提取。

4. 训练分类器：我们将使用SVM分类器来训练手写数字识别模型。Matlab的fitcsvm函数可以实现SVM分类器的训练。

5. 测试分类器：使用测试集对分类器进行测试，并计算分类器的准确率。Matlab的predict函数可以实现对测试图像的分类预测。

以下是完整的Matlab代码实现：

% Load MNIST dataset
load('mnist.mat');

% Extract HOG features
cellSize = 8;
hog_train = [];
hog_test = [];

for i = 1:size(X_train, 1)
    img = reshape(X_train(i,:), 28, 28)';
    hog = vl_hog(im2single(img), cellSize);
    hog_train = [hog_train; hog(:)'];
end

for i = 1:size(X_test, 1)
    img = reshape(X_test(i,:), 28, 28)';
    hog = vl_hog(im2single(img), cellSize);
    hog_test = [hog_test; hog(:)'];
end

% Train SVM classifier
svm = fitcsvm(hog_train, y_train);

% Test classifier and compute accuracy
pred = predict(svm, hog_test);
acc = sum(pred == y_test) / numel(y_test);

fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', acc*100);

这是一个简单的实现，准确率可以通过调整特征提取器、分类器和参数来提高。