一、matlab强大，还是mmtc强大，包括数值和符号计算
在数值方面，matlab是很强的，但是在符号方面mmtc要好一些，但是也不是说matlab要输给mmtc,matlab还是有秘密武器的啊，在matlab上的工具箱能够完全弥补它的不足啊，这使得matlab成为真正的强者啊。matlab的工具箱，强到你想不到啊，我现在只是摸到冰山一脚，只是有这种感觉。用matlab吧，我可以给你一些工具箱，让你的matlab插上翅膀。
二、MATLAB有什么用啊？
学习数学建模必用的软件，MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。还有就是mathematics了
三、matlab统计与机器学习工具箱中的7种聚类算法
在matlab的统计与机器学习工具箱中，提供了多种强大的聚类算法以满足不同的数据分析需求。这些算法包括：
分层聚类（Hierarchical Clustering），它通过构建多层聚类树进行数据分组，允许用户根据需要选择不同规模的聚类。
k-Means和k-Medoids聚类，预设k值，通过实际观察值形成单一层次的聚类，适用于大量数据。
基于密度的DBSCAN聚类，无需指定聚类数量，能识别任意形状的簇和异常值，特别适合离群点检测。
高斯混合模型（GMM），通过后验概率实现软聚类或模糊聚类，适用于复杂结构的数据集。
k近邻搜索和半径搜索，用于查找最近邻点，适用于基于距离的查询。
谱聚类（Spectral Clustering），基于图的聚类方法，能够发现数据中任意形状的聚类，利用低维表示进行更易分割的聚类。
每种算法都有其独特的适用场景和特点，用户可以根据数据的特性以及研究目标来选择合适的聚类方法。在matlab中，诸如***clusterdata***、***kmeans***、***dbscan***、***fitgmdist***、***knnsearch***和***spectralcluster***等函数，为这些算法提供了直接的实现途径。通过这些工具，用户能够方便地对数据进行聚类分析，揭示其中的隐藏模式和结构。
四、「麻辣ai」matlab是如何应用到人工智能的?
近年来，随着机器学习的普及，其应用已经渗透到工程领域的多个方面。在计算机、工科、文科乃至更多专业，机器学习与专业领域的结合成为研究热点。比如，博士师兄的论文中最后一章已涉及机器学习与特定领域交叉的内容；在实习期间遇到的博士生则通过机器学习+图像识别+传统行业应用，实现工厂自动焊缝质量检测，提升效率与准确性，降低成本。工程学科中，数据驱动和机器学习的应用日益增多，如力学、工程热物理等学科。机器学习被引入，作为材料信息学领域的第四种范式。由于其强大的效率提升能力，机器学习迅速在各行各业普及，工程中主要应用的是监督学习，尤其是回归学习。
要运用机器学习进行研究，选择合适的平台尤为重要。MATLAB以其用户友好性成为首选。对于不常接触Python等编程语言的工科学生，MATLAB是最熟悉且常用的工具。通过MATLAB，可以轻松构建机器学习项目，解决工程问题或科研需求。ASML工程师利用MATLAB创建和训练神经网络，改善半导体制造中的晶圆对准和测量。学习MATLAB进行机器学习，通常只需半小时，通过直观的点击式应用程序，用户可以快速上手。MATLAB自带的“机器学习和深度学习”工具箱提供常用分类、回归、聚类算法，满足各种有监督和无监督学习需求。
针对高速飞行器传热优化问题，通过机器学习建立散热结构几何参数与传热特性之间的关系，构建输入-输出预测模型，实现进一步优化。选择MATLAB的原因是其易于上手且应用广泛。首先，打开MATLAB，选择回归学习工具箱，导入数据；然后，调整输入输出，设置交叉验证，选择合适模型进行训练；最后，对比训练结果，选择拟合效果最好的模型。通过MATLAB提供的回归学习模型，获得了良好的预测结果，误差较小，模型可靠性高。该方案提供了从数据准备到模型训练、优化的完整流程，MATLAB机器学习方法因其易用性和功能强大，被认为是最容易上手的工具之一。
综上所述，MATLAB为机器学习提供了高效、直观的解决方案，简化了从数据处理到模型构建的整个过程。无论是对于熟悉还是不熟悉机器学习的用户，MATLAB都能提供一种快速、有效的学习路径。通过实践和应用，用户可以掌握这一强大的工具，从而在工程、科研等领域发挥出机器学习的潜力，解决复杂问题，提升工作效率。
