根据决策支持系统教程这本书，选择一个决策支持系统，并确定一个题目，确定对象属性及相互关系，并梳理所需要的不同领域的知识。

选择的决策支持系统：医疗诊断决策支持系统

题目：基于人工智能技术的肺癌诊断决策支持系统

对象属性及相互关系：

1. 患者信息：包括年龄、性别、病史、家族史等。
2. 检查指标：包括血常规、血生化、肿瘤标志物、影像学检查等。
3. 诊断结果：包括肺癌的分类、分期、预后等。
4. 治疗方案：包括手术、化疗、放疗等。
5. 患者反馈：包括治疗效果、副作用等。

不同领域的知识：

1. 医学知识：肺癌的病因、病理、诊断、治疗等。
2. 数据科学知识：数据挖掘、机器学习、人工智能等。
3. 计算机科学知识：数据库、算法设计、数据可视化等。
4. 临床实践知识：临床诊断经验、治疗方案等。
5. 统计学知识：统计分析方法、数据处理等。

相关问题

基于客流需求驱动的定制公交时空数据分析与运营决策系统，基于这个题目，做一套系统

这个题目需要涉及到数据分析、时空分析、运营决策等多个方面的知识和技能，下面是一个可能的系统设计思路：

1. 数据采集和处理：需要从多个渠道收集公交车、乘客、路网等数据，并进行清洗和处理，生成可用的数据集。

2. 数据分析和建模：基于采集到的数据，进行数据分析和建模，包括乘客出行流向、公交车运行轨迹、道路拥堵情况等。可以使用机器学习和其他数据科学技术，对数据进行建模和预测。

3. 可视化和数据展示：将分析和建模结果以可视化的方式呈现，方便运营人员和决策者了解当前的公交运营情况。可以使用地图、图表等方式展示数据。

4. 运营决策支持：基于分析和建模结果，提供运营决策支持，例如优化公交线路、调整车辆运行时刻和路线、加密车辆等。

5. 实时监控和预警：对公交车和乘客进行实时监控，并提供异常情况预警和处理建议。

6. 系统优化和迭代：不断优化和调整系统，提高数据分析和运营决策的精度和效率。

以上是一个基本的系统设计思路，具体实现可以根据实际情况进行调整和扩展。

选择两个不同数据集分别用线性核和高斯核训练一个svm并与c4.5决策树

线性核和高斯核是支持向量机（SVM）中的两种常见核函数。要选择两个不同的数据集，例如一个是有关于植物生长的数据集，另一个是有关于肿瘤诊断的数据集。使用这两个数据集分别用线性核和高斯核来训练一个SVM，并与C4.5决策树进行比较。

首先，在植物生长的数据集上，我们使用线性核训练一个SVM模型，然后使用高斯核训练另一个SVM模型。接着，我们使用相同的数据集来构建一个C4.5决策树模型。我们可以比较这三个模型在同一数据集上的准确率、召回率和F1分数，以及训练和预测所需的时间。

然后，我们在肿瘤诊断的数据集上进行相同的操作，使用线性核和高斯核分别训练两个SVM模型，并构建一个C4.5决策树模型。同样地，我们可以比较这三个模型在该数据集上的性能指标和时间开销。

最后，在比较两个不同数据集上的结果时，我们可以观察到SVM和C4.5决策树在不同数据集上的表现。我们可以发现哪种核函数更适合处理不同类型的数据，以及SVM和决策树在不同情况下的优势和劣势。这样的分析可以帮助我们更好地选择合适的机器学习算法来处理不同类型的数据。