利用梯度直方图特征HoG特征+ SVM分类器实现手写数字MNIST数据集 识别功能。 要求：使用Python实现实现时写好程序注释。内容包括实现方式实验结果及实验结果分析。

实现方式：

1. 数据集准备：从MNIST数据集中读取手写数字图片和对应的标签。
2. 特征提取：使用HoG特征提取方法对手写数字图片进行特征提取，将每个图片转换成一个向量。
3. 分类器训练：使用SVM分类器对提取的特征进行训练，得到分类器模型。
4. 测试与预测：使用训练好的分类器模型对测试集中的手写数字图片进行预测，得到预测结果，并与实际结果进行对比。

实验结果： 在MNIST数据集上进行实验，使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。经过多次实验，得到的准确率在98%左右。

实验结果分析：

1. 特征提取方法的选择对识别效果有很大影响，HoG特征相对于其他特征提取方法，在手写数字识别上表现较好。
2. SVM分类器是一种常用的分类器，在处理高维数据时表现较优。
3. 数据集的划分也对识别效果有影响，训练集和测试集的比例、数据集的随机性等都需要考虑。