部分源码

接下来，我们需要使用MATLAB的图像处理工具箱对图像进行预处理。我们可以将图像转换为灰度图像，并将图像进行二值化处理。这可以通过以下代码实现：

% Load the MNIST dataset
load mnist_dataset

% Convert the images to grayscale
train_images = rgb2gray(train_images);
test_images = rgb2gray(test_images);

% Threshold the images
train_images = imbinarize(train_images);
test_images = imbinarize(test_images);

然后，我们需要将图像转换为向量形式。这可以通过将图像的像素按行展开成一个向量来实现。以下代码展示了如何将图像转换为向量：

% Convert the images to vectors
train_vectors = reshape(train_images, [], size(train_images, 4));
test_vectors = reshape(test_images, [], size(test_images, 4));

接下来，我们可以使用MATLAB的机器学习工具箱中的分类器来对这些向量进行分类。在本文中，我们将使用支持向量机（SVM）作为我们的分类器。以下代码展示了如何训练SVM模型：

% Train the SVM model
svm_model = fitcecoc(train_vectors, train_labels);

然后，我们可以使用predict函数来对测试数据进行分类。以下代码展示了如何对测试数据进行分类：

% Classify the test data
predicted_labels = predict(svm_model, test_vectors);

最后，我们可以使用MATLAB的混淆矩阵工具箱来评估我们的模型的性能。以下代码展示了如何使用混淆矩阵工具箱来计算分类器的准确率、召回率和F1分数：

% Compute the confusion matrix
confusion_matrix = confusionmat(test_labels, predicted_labels);

% Compute the accuracy, recall, and F1 score
accuracy = sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix(:));
recall = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 2);
precision = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 1)';
f1_score = 2 * (precision .* recall) ./ (precision + recall);

综上所述，使用MATLAB实现手写字体识别需要几个步骤，包括数据预处理、向量化、训练SVM模型、对测试数据进行分类和评估模型性能。以下是完整的MATLAB代码：

% Load the MNIST dataset
load mnist_dataset

% Convert the images to grayscale
train_images = rgb2gray(train_images);
test_images = rgb2gray(test_images);

% Threshold the images
train_images = imbinarize(train_images);
test_images = imbinarize(test_images);

% Convert the images to vectors
train_vectors = reshape(train_images, [], size(train_images, 4));
test_vectors = reshape(test_images, [], size(test_images, 4));

% Train the SVM model
svm_model = fitcecoc(train_vectors, train_labels);

% Classify the test data
predicted_labels = predict(svm_model, test_vectors);

% Compute the confusion matrix
confusion_matrix = confusionmat(test_labels, predicted_labels);

% Compute the accuracy, recall, and F1 score
accuracy = sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix(:));
recall = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 2);
precision = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 1)';
f1_score = 2 * (precision .* recall) ./ (precision + recall);