• Прозрачные выделения в середине цикла


    Тянущиеся слизистые прозрачные выделения у женщин из влагалища - что это такое?

    Закрыть
    • Болезни
      • Инфекционные и паразитарные болезни
      • Новообразования
      • Болезни крови и кроветворных органов
      • Болезни эндокринной системы
      • Психические расстройства
      • Болезни нервной системы
      • Болезни глаза
      • Болезни уха
      • Болезни системы кровообращения
      • Болезни органов дыхания
      • Болезни органов пищеварения
      • Болезни кожи
      • Болезни костно-мышечной системы
      • Болезни мочеполовой системы
      • Беременность и роды
      • Болезни плода и новорожденного
      • Врожденные аномалии (пороки развития)
      • Травмы и отравления
    • Симптомы
      • Системы кровообращения и дыхания
      • Система пищеварения и брюшная полость
      • Кожа и подкожная клетчатка
      • Нервная и костно-мышечная системы
      • Мочевая система
      • Восприятие и поведение
      • Речь и голос
      • Общие симптомы и признаки
      • Отклонения от нормы
    • Диеты
      • Снижение веса
      • Лечебные
      • Быстрые
      • Для красоты и здоровья
      • Разгрузочные дни
      • От профессионалов
      • Монодиеты
      • Звездные
      • На кашах
      • Овощные
      • Детокс-диеты
      • Фруктовые
      • Модные
      • Для мужчин
      • Набор веса
      • Вегетарианство
      • Национальные
    • Лекарства
      • Пищеварительный тракт и обмен веществ
      • Кровь и система кроветворения
      • Сердечно-сосудистая система
      • Дерматологические препараты
      • Mочеполовая система и половые гормоны
      • Гормональные препараты
      • Противомикробные препараты
      • Противоопухолевые препараты и иммуномодуляторы
      • Костно-мышечная система
      • Нервная система
      • Противопаразитарные препараты, инсектициды и репелленты
      • Дыхательная система
      • Органы чувств
      • Прочие препараты
      ДЕЙСТВУЮЩИЕ ВЕЩЕСТВА
    • Врачи
    • Клиники
    • Справочник
      • Аллергология
      • Анализы и диагностика
      • Беременность
      • Витамины
      • Вредные привычки
      • Геронтология (Старение)
      • Дерматология
      • Дети
      • Женское здоровье
      • Инфекция
      • Контрацепция
      • Косметология
      • Народная медицина
      • Обзоры заболеваний
      • Обзоры лекарств
      • Ортопедия и травматология
      • Питание
      • Пластическая хирургия
      • Процедуры и операции
      • Психология
      • Роды и послеродовый период
      • Сексология
      • Стоматология
      • Травы и продукты
      • Трихология
      • Другие статьи
    • Словарь терминов
      • [А] Абазия .. Ацидоз
      • [Б] Базофилы .. Богатая тромбоцитами плазма
      • [В] Вазопрессин .. Выкидыш
      • [Г] Галлюциногены .. Грязи лечебные
      • [Д] Деацетилазы гистонов .. Дофамин
      • [Ж] Железы .. Жиры
      • [И] Иммунитет .. Искусственная кома
      • [К] Каверна .. Кумарин
      • [Л] Лапароскоп .. Лучевая терапия
      • [М] Макрофаги .. Мутация
      • [Н] Наркоз .. Нистагм
      • [О] Онкоген .. Отек
      • [П] Паллиативная помощь .. Пульс
      • [Р] Реабилитация .. Родинка (невус)
      • [С] Секретин .. Сыворотка крови
      • [Т] Таламус .. Тучные клетки
      • [У] Урсоловая кислота
      • [Ф] Фагоциты .. Фитотерапия
      • [Х] Химиотерапия .. Хоспис
      • [Ц]

    белые жидкие из влагалища, без запаха, обильные, прозрачные

    Вагинальная секреция является естественным проявлением половой системы здоровой женщины. Она не только выполняет защитные функции, но и сигнализирует своей консистенцией, цветом и запахом о негативных изменениях в организме. Вызвать водянистые выделения у женщины как вода могут и ежемесячные процессы в репродуктивной системе, и заболевания. Поэтому нужно учитывать время их возникновения, оттенок и сопутствующие симптомы. В данной статье разберем признаки неблагополучия в организме женщины и его естественные проявления.

    Что относится к норме

    Причиной появления физиологических водянистых выделений без запаха может выступать:

    • обновление эпителия матки;
    • процесс полового возбуждения;
    • подготовка организма к овуляции;
    • усиленный кровоток перед месячными;
    • попадание жидкости во влагалище во время купания.

    Повода для беспокойства нет, но в случае продолжительности у женщины очень жидкого секрета более пяти дней, о естественном проявлении говорить не приходится. Чаще всего симптом свидетельствует о патологии.

    Обильные жидкие выделения как вода в середине цикла

    В овуляторной фазе цикла могут возникнуть жидкие липкие выделения из влагалища, в том числе, с незначительной примесью крови, из-за чего получается своеобразный розовый оттенок.

    Появление подобного секрета допускается за несколько часов до овуляции, наступление которой можно отследить по базальной температуре. Касательно продолжительности, жидкая влагалищная секреция может идти в середине цикла после овуляции до двух суток. А также на ее фоне могут возникнуть незначительные боли в районе яичников, а вот неприятный запах всегда свидетельствует о патологии.

    Прозрачные выделения из влагалища как вода перед месячными

    У каждой женщины разная продолжительность менструального цикла, но его признаки практически одинаковые, и они зависят от определенной фазы, влияя на состояние вагинального секрета. Значительная роль отводится женским гормонам. Именно преобладание прогестерона или эстрогена заставляет выделяться секрет с определенными характеристиками.

    Иногда вагинальная жидкость в прямом смысле слова льется или течет, предупреждая женщину о приближении менструации. Дело в том, что не у всех женщин перед менструацией отмечается кровянистая секреция мажущего характера. Может присутствовать бесцветный обильный секрет, вызванный скоплением большого количества жидкости, которая самопроизвольно со временем покидает половую систему. Такой объем провоцирует усиленный кровоток в матке непосредственно перед месячными.

    Если яйцеклетка не была оплодотворена, то наступает лютеиновая фаза, для которой вполне характерны водянистые выделения перед месячными. Чаще всего женщина отмечает утром выделения как вода после сна, а в течение дня ситуация стабилизируется.

    За несколько дней до начала менструации в половом секрете допускается небольшое количество кровянистых прожилок, но более ранние розовые, коричневые или бурые жидкие выделения нуждаются в диагностике, ведь не могут быть связаны с естественными процессами в организме.

    Обильные водянистые выделения из влагалища после месячных и вместо них

    Фолликулярная фаза отсчитывается с первого дня месячных, а заканчивается перед началом овуляции, и характеризуется повышенной выработкой эстрогена. Жидкие или водянистые выделения во время месячных никогда не считаются нормой, а вот после еще допускаются. Возможны следующие варианты:

    1. Если у менструации поменяла консистенцию и цвет, то не исключен сбой в организме женщины. А также возможны кровотечения, из-за которых прокладка намокает очень быстро (меньше часа). Обязательно нужно посетить гинеколога и пройти обследование.
    2. Если отмечаете вместо месячных жидкие выделения, то необходимо для начала сделать сверхчувствительный тест на беременность. Когда зачатие исключено, то причина водяного секрета с прожилкой крови может быть связана с гормональными сбоями, приемом оральных контрацептивов или гинекологическими патологиями.

    Жидкие выделения после месячных не считаются нарушением в первые два дня, и их относят к постменструальным, но когда они действительно напоминают воду и продолжаются больше двух суток, то посещение кабинета гинеколога нельзя откладывать.

    Нормой для менструального периода выступают не разбавленная кровь с небольшим количеством слизи или сгустков, без присутствия вязкого плохо пахнущего вещества.

    Беременность

    Прозрачные жидкие выделения при беременности — естественный признак для периода гестации. Тошнота и рвота могут отмечаться еще в самом начале беременности, но выделения как водичка во время вынашивания плода характерны для более позднего периода, приблизительно с 12 недели (второй триместр). И все дело в гормонах: в начале беременности преобладает прогестерон, который делает выделения после оплодотворения густыми для защиты эмбриона, поэтому во время задержки и на ранних сроках редко отмечается жидкий вагинальный секрет. Через приблизительно три месяца организм вырабатывает уже больше эстрогена, который и разжижает влагалищный секрет.

    Беловатые жидкие обильные выделения без запаха и зуда при беременности, не должны вызывать тревоги. Такой признак не свидетельствует о патологии и встречается у большинства беременных женщин.

    Важно! На протяжении всей беременности любая выходящая из влагалища субстанция не должна сопровождаться болевыми ощущениями.

    Немедленно отправиться в больницу необходимо при следующих признаках:

    • присутствие крови;
    • ощущение зуда и жжения;
    • сильные боли внизу живота;
    • резкое покраснение наружных половых органов.

    Патологическая секреция во время беременности может быть вызвана как обычной молочницей или кольпитом, так и более опасными проблемами:

    Важно, чтобы женщина прошла лечение, иначе ребенок может заразиться грибком или инфекцией во время родов.

    После установки пессария не должно быть обильных как вода выделений. Подобный признак может свидетельствовать о нарушении целостности плаценты. О том какими должны быть выделения с пессарием при беременности, читайте в статье по ссылке.

    Прием гормональных препаратов

    Таблетки, пластыри, свечи, гели и крема с содержанием эстрогена могут повлиять не только на менструацию, но и на ежедневный вагинальный секрет. По консистенции он напоминают жидкость, практически всегда прозрачен, не вызывает дискомфорта.
    Если же ситуация не стабилизируется со временем, а ежедневная прокладка становится мокрой в течение получаса и ранее, то есть повод обратиться за помощью к доктору. Есть вероятность, что противозачаточный препарат или другое гормональное средство просто не подходит и вызывает подобные жидкие прозрачные выделения.

    Прозрачные и белые выделения у женщин в виде воды

    Прозрачные водянистые и жидкие белые выделения без запаха являются нормой, при условии, что на их фоне нет другой неприятной симптоматики. Секрет должен быть однородным.

    Наличие белых или прозрачных выделений как вода без запаха свойственно второй половине менструального цикла. Если женщина отмечает неприятный аромат секреции, то нельзя исключать:

    • вульвит;
    • хламидиоз;
    • кандидоз;
    • бактериальный вагиноз.

    Нужно запомнить, что обильные белые жидкие выделения у женщин без зуда, которые слегка пахнут кислым, допустимы из-за особенностей среды влагалища.

    Розовые

    Очень часто розовые выделения связаны с процедурой прижигания эрозии. Отмечается такая динамика:

    1. Первые 10 дней. Жижа без цвета и запаха, напоминающая воду.
    2. Следующая неделя. Может отмечаться жилка крови, которая вызывает бледный или слегка яркий розоватый секрет.
    3. Дальше. Появляется более густой коричневый секрет, напоминающий мазню. После этого должна восстановиться привычная секреция.

    Если водянистые выделения с кровью не связаны с прижиганием вам эрозии, то причиной может выступать:

    • воспаление;
    • полипы;
    • фибромиома;
    • рак шейки матки;
    • эндометриоз;
    • удаление спайки;
    • удаление маточных труб;
    • процедура выскабливания.

    Желтоватые

    Желтые и зеленоватые водянистые выделения у женщин, особенно с комочками гноя, указывают на инфекционные заболевания:

    • хламидиоз,
    • трихомониаз,
    • гонорея,
    • микоплазмоза,
    • уреаплазмоза.

    Среди дополнительных симптомов стоит отметить:

    • боль и зуд во время секса;
    • наличие крови в секрете;
    • неприятные ощущения в районе живота и поясницы;
    • пенистая консистенция секреции;
    • наличие сгустков;
    • покраснение и отечность наружных половых органов.

    Желтоватый секрет часто связывают с аднекситом (воспалением придатков).

    Коричневые

    Светлые коричневые водянистые выделения нередко связаны с развивающимся воспалительным процессом. При наличии подобного симптома необходимо сдать анализы и пройти УЗИ, чтобы исключить патологии внутренних органов половой системы.

    Нормой подобный вагинальный секрет выступает только за два дня до месячных и после них, при условии отсутствия неприятной дополнительной симптоматики.

    Жидкие выделения из влагалища при менопаузе

    В период климакса нормально, если женщина отмечает слегка водянистую слизь из вагины. Она продолжает выполнять важные функции в организме. Но если отмечаются болевые ощущения, зуд, жжение и неоднородная консистенция цервикальной жидкости (комочки, сгустки и т. д.), необходимо посетить врача и провериться на инфекционные заболевания и другие патологии половой системы.

    Кратко о главном

    Появление описываемых признаков у женщин случается в любом возрасте — начиная с периода полового созревания и заканчивая менопаузой. В нормальной ситуации они связаны с работой репродуктивной системы, но если секреции слишком много, и она сопровождается неприятными ощущениями и патологическими симптомами, откладывать посещение к гинекологу крайне нежелательно, даже если на женских форумах подобная история закончилась положительно без лечения.

    прозрачные выделения в середине цикла — 25 рекомендаций на Babyblog.ru

    Чтобы лучше разбираться в этом вопросе, женщина должна иметь представление о том, как протекает ее менструальный цикл. Он проходит в два периода:

    Первый период отсчитывается с непосредственного наступления месячных. Это время, когда происходит созревание яйцеклетки. Затем начинается овуляция. Оплодотворение яйцеклетки возможно либо непосредственно после наступления овуляции, либо по истечению 1-2 суток. Затем яйцеклетка погибает.

    Сразу после этого начинается второй период менструального цикла женщины. Происходит формирование желтого тела, выделяющего гормон прогестерон. Он необходим для того, чтобы подготовить матку к принятию зародыша. Если оплодотворение не происходит, цикл начинается заново.

    Выделения в период овуляции

    В течение этих периодов происходит множество изменений в параметрах репродуктивной системы женщины, как в физиологических, так и в анатомических. Все вместе это оказывает прямое воздействие на слизистые выделения шейки матки. Эту особенную связь между характером выделений из влагалища (или цервикальной слизью) и определенной фазой менструального цикла впервые установил австралийский ученый Джон Биллингс. Мы предлагаем Вам использовать это знание для определения наступления овуляции в домашних условиях. Для этого метода Вам не понадобятся тесты, также нет необходимости посещать врача. Вам предстоит лишь присмотреться к себе и внимательно следить за характером изменений влагалищных выделений.

    Как определить овуляцию по выделениям?

    В течение первой фазы менструального цикла цервикальная слизь находится в очень густом состоянии, отчего она образует некую слизистую пробку непосредственно в шейке матки. Именно эта пробка позволяет защитить полость матки от проникновения внутрь патогенных микроорганизмов, а также от сперматозоидов. Из-за густой консистенции слизи она не определяется наружно. Поэтому в такой период (стерильный) женщина отмечает отсутствие каких-либо выделений перед овуляцией. По этим же причинам этот период еще называют «сухим». Перед наступлением овуляции происходит разжижение слизи. Она отделяется от шейки матки и выходит наружу. Характеризуется такая слизь прозрачностью, тягучестью. Этот период называется фертильным. По внешнему виду слизь напоминает яичный белок. Именно появление таких влагалищных выделений обычно свидетельствует о скором наступлении или же о непосредственной овуляции. По окончании овуляции слизь снова густеет. Таким нехитрым образом можно структурировать характер выделений в зависимости от текущей стадии менструального цикла: После окончания менструации - «сухой» период, то есть выделения отсутствуют. Накануне овуляции влагалищные выделения представляют собой клейкую, липкую жидкость. Непосредственно во время овуляции выделения (слизь) напоминают своим видом яичный белок, ее можно растянуть между пальцев. По окончании овуляции влагалищные выделения вновь характеризуются липким и клейким состоянием. Накануне менструации выделения становятся водянистыми.

    Кровянистые (кровяные, коричневые) выделения

    Зачастую во время овуляции женщина может заметить на нижнем белье следы кровянистых (кровяных, коричневых) выделений. Обычно их совсем немного, и они имею скорее коричневый, чем ярко-алый цвет. Многие женщины ошибочно пугаются и начинают паниковать, связывая подобные явления с имплантационным кровотечением. Однако такое представление в корне ошибочно. На самом же деле между периодом имплантации и овуляцией проходит около пяти-семи дней, так что связи между этими явлениями нет никакой.

    Основная и главная причина подобных кровянистых выделений в течение овуляции заключается в другом - а именно в разрыве фолликула, который в скором времени покидает уже созревшая яйцеклетка. Как только начинается менструальный цикл, в яичниках происходит созревание яйцеклеток, которые расположены в капсулах-фолликулах. Спустя некоторое время среди фолликулов выделяется один доминантный, из которого впоследствии и выходит созревшая яйцеклетка. Этот «мини-взрыв» внутри яичника как раз и может стать причиной кровянистых выделений. Наблюдается это явление за несколько часов до наступления овуляции, и продолжаться может в течение сорока восьми часов.

    Выделения после овуляции

    Иногда слизистые выделения сохраняются и после овуляции. Чтобы ответить на вопрос, нормально ли это, необходимо внимательно их изучить, а также учитывать состояние организма на данный момент. К примеру, если влагалищные выделения обильные после овуляции, у них специфический запах, а Вы сами испытываете неприятные ощущения, проявляющиеся как зуд, то следует обратиться к врачу. Также немаловажную роль играет цвет выделяющейся слизи. Можно говорить о патологии, если она приобретает сероватый, зеленый, белый или кровянистый оттенок. В некоторых случаях при осмотре нижнего белья женщины замечают и не особо обильные желтые слизистые выделения после овуляции. Так или иначе, если подобные выделения доставляют Вам дискомфорт, то следует обратиться к гинекологу и сдать мазок на флору. Он поможет выявить конкретного условно-патогенного возбудителя заболевания. Это может быть, к примеру, распространенный возбудитель под названием Гарднерелла, порождающий заболевание гарднереллез. В этом случае симптомы схожи с молочницей, но с другим цветом и запахом. Выделения становятся серого (или зеленого) оттенка, присоединяется специфический запах тухлой рыбы. Рекомендации по лечению необходимо получить на приеме у врача.

    Белые выделения

    Влагалищные выделения белого цвета после овуляции, сопровождающиеся нестерпимым зудом, а также трещинками на слизистой внешних половых органов, вполне могут быть основными симптомами кандидоза, в народе попросту «молочницы». Это довольно неприятное, и зачастую хроническое заболевание проявляет себя уже во второй половине менструального цикла женщины, после окончания овуляции. Внимание стоит обратить и на запах выделений при молочнице. Он кислый, и отдаленно напоминает запах свернувшегося кефира или творога.

    Коричневые выделения

    Темно-коричневые или кровянистые (кровяные) влагалищные выделения после овуляции обычно являются самыми пугающими для женщины. Причиной таких выделений может стать, к примеру, незащищенный половой контакт в середине менструального цикла и, как следствие, беременность. В этом случае кровь выделяется в тот момент, когда происходит имплантация оплодотворенной яйцеклетки в стенку матки. В этом случае должно выделиться лишь несколько капель крови. Еще одной причиной может стать применение внутриматочной или гормональной контрацепции. Оральные контрацептивы, противозачаточный пластырь, влагалищное кольцо - все эти средства вызывают подобное побочное явление при первых трех циклах применения. Однако следует не терять бдительности - такие опасные для жизни заболевания как эрозия шейки матки и онкологические заболевания половых органов женщины также могут быть причиной возникновения кровянистых выделений из влагалища. Особенно обильными подобные выделения могут появляться при использовании как гормональной, так и обычной внутриматочной системы. При таких проявлениях следует обратиться к специалисту, сделать УЗИ и убедиться, что система установлена правильно, не сдвинулась со своего места и не наносит ран матке.

    Опираясь на вышеизложенное, делаем вывод: при небольшом проявлении коричневых выделений с визитом к врачу можно повременить, однако, если кровь ярко-алая, и ее больше, чем несколько капель - срочно записывайтесь на прием к специалисту-гинекологу. Как понятно из приведенной статьи, влагалищные выделения могут сказать о многом: рассказать о приближающейся овуляции и даже дать ответ раньше тестов на беременность, оплодотворена яйцеклетка или же нет. Однако стоит помнить, что все же подобная система не может дать точных ответов и каких-либо гарантий.

    Ориентироваться исключительно на выделения из влагалища, чтобы определить день овуляции, нельзя. Каждый организм - уникален, каждый женский организм отличается своими индивидуальными особенностями. Многие женщины наблюдают у себя выделения несколько раз или даже на протяжение всего менструального цикла. Полагаться исключительно на данный способ определения начала овуляции также нельзя и при некоторых заболеваниях гинекологического типа (например, при молочнице).

    Для того, чтобы определить овуляцию, существует ряд других, более надежных способов. К примеру, это календарный метод, наблюдение базальной температуры. А самый простой вариант - это особые тесты, реагирующие на определенный гормон, который появляется за пару дней до начала овуляции. Приобрести их можно в любой аптеке, а провести у себя дома, в спокойной обстановке.

    Источник: http://puziko.online/planirovanie/ovulyaciya/vydeleniya-pri-ovulyatsii.html Puziko.Net © Все о беременности и родах

    Обильные выделения прозрачного цвета без запаха и зуда: перед, после месячных, причины

    Работа репродуктивной системы женщины невозможна без вагинальной секреции. По ее качественным и количественным характеристикам определяют состояние полового и даже общего здоровья. Часто влагалищные обильные выделения вызывают у представительниц слабого пола множество вопросов, на которые и постарается ответить данная статья.

    Почему появляются женские выделения?

    Половое созревание у девушки говорит о готовности к репродуктивной функции и обозначается началом менструаций. За год до первых месячных юная особа обнаруживает у себя слизистые выделения, которые будут сопутствовать репродуктивному периоду до самого климакса. В ее состав входят регулярно обновляющиеся эпителиальные клетки слизистых покровов женских половых органов.

    В этих тканях располагаются железы, которые вырабатывают вагинальный секрет. К нему добавляются продукты жизнедеятельности микроорганизмов, присутствующих в микрофлоре влагалища (лактобактерии и условно-патогенные бактерии). А также в состав входит цервикальная жидкость из шейки матки. Эта субстанция и выполняет защитную функцию, поддерживает водный баланс слизистых, способствует оплодотворению в определенный период цикла и очищает организм от отмерших клеток и посторонних микроорганизмов.

    Данная секреция может носить разный характер: белые, желтоватые, бесцветные, умеренные и очень сильные выделения, водянистые и густые (см. фото).

    Качество их зависит от фазы менструального цикла, состояния здоровья, возраста, образа жизни и питания. Такие характеристики допустимы, если они не сопровождаются дискомфортом, неприятным запахом и подозрительной консистенцией.

    Появление интенсивной секреции чаще всего обусловлено нормальным физиологическим состоянием женщины, но есть случаи, когда симптом указывает на патологические процессы и требует лечения.

    Считаются ли нормальными обильные прозрачные выделения без запаха?

    Гормоны

    Подобную секрецию чаще всего связывают с определенным этапом в менструальном цикле. Дело в том, что в разные его периоды меняется уровень гормональных веществ, что сказывается на работе железистой системы и количестве половой секреции. Появление жидких слизистых выделений характерно середине цикла. В момент овуляции они особенно сильные и могут быть с прожилками крови, розовые или коричневые. После этого секреция становится более густой, и перед месячными ее объем увеличивается и может приобрести желтоватый оттенок.

    Периодическое появление обильных выделений прозрачного цвета без запаха и зуда характерно для девушек в течение трех лет после первой менструации. За год до месячных начинают идти белые или бесцветные слизистые выделения, что объясняется гормональной перестройкой и половым созреванием. То есть изменение объема вырабатываемой жидкости напрямую связано с гормональным уровнем, который колеблется весь этот период.

    Гормональные контрацептивы и препараты ЗГТ часто становятся причиной подобных выделений, что актуально и для климактерического периода.

    Сексуальные отношения

    Во время и после интимного контакта выделение секреции увеличивается за счет стимуляции желез и усиления кровообращения. После завершенного полового акта наблюдается выработка беловатой или желтоватой слизи. Так выводится женская секреция с попавшей внутрь мужской спермой. Это вполне естественный процесс, если он не сопровождается неприятным запахом, зудом, жжением, болью и прочим дискомфортом.

    Аллергия

    Этот симптом нередко объясняется аллергической реакцией женского организма на контрацептивы, лубриканты, синтетическое нижнее белье и средства интимной гигиены.

    Беременность

    На раннем сроке работу половой системы и процесс вынашивания ребенка регулирует гормон прогестерон. В этот период обильные выделения без цвета и запаха характерны для момента зачатия, и это первый признак состоявшейся беременности. Вагинальная секреция в период гестации может также быть белого, желтого, зеленоватого цвета. Это допустимо, если отсутствует неприятный запах, жжение и зуд, не тянет низ живота. Мажущие или слизистые с прожилками крови выделения после зачатия в первые дни беременности могут обозначиться в тот момент, когда ожидалось начало месячных.

    Со второго триместра растет концентрация гормона эстрогена, который делает секрецию водянистой, напоминающей яичный белок и увеличивает ее количество. В норме она прозрачная или имеет слегка белый цвет и однородную консистенцию.

    Если выделения приобрели неприятный запах, странный состав с примесью гноя или крови, ощущается тянущая боль низа живота, слабость и головокружение, то нужно немедленно обратиться к врачу, так как речь идет о гибели плода или внематочной беременности. Чрезмерно обильные выделения из влагалища при беременности с приторно-сладким запахом указывают на подтекающие воды, что становится причиной выкидыша или преждевременных родов.

    В первые дни после ЭКО (экстракорпорального оплодотворения) наблюдается сильная выработка слизистой секреции, иногда даже сукровичного характера. Таким образом реагирует матка и организм на вживление инородного тела.

    Изучите информацию о выделениях после переноса эмбрионов в статье по ссылке.

    Что означают обильные выделения после месячных, до них и в середине цикла?

    Как уже отмечалось, основной причиной колебания количества секреции является течение менструального цикла.

    Начало цикла — это первый день менструации, во время которой наблюдаются обильные кровянистые выделения. В последние дни месячных сгустки крови становятся темными или коричневыми и переходят в мазню. Затем кровопотери исчезают и на смену им приходит скудный прозрачный секрет.

    По мере приближения овуляции интенсивность секреции увеличивается, и она носит прозрачно-белесый оттенок. Объясняются эти изменения гормональными скачками: увеличением выработки эстрогена и лютеина. Эти гормоны отвечают за выход созревшей яйцеклетки из фолликула, который в 30% случаев сопровождается его разрывом. Это естественный процесс и отмечается незначительными кровяными прожилками в секреции, коричневым или розовым цветом овуляционной жидкости. То есть в середине цикла допустимы обильные прозрачные выделения, похожие на яичный белок, белые, желтоватые, розовые, коричневые и сукровичные. Они не должны ничем пахнуть и сопровождаться зудом, болью внизу живота и другим дискомфортом. В противном случае — это признак патологии. Длится процесс овуляции 1-2 дня.

    После этого цервикальная жидкость становится густой и тянущейся как сопля, и обозначается она особенно сильно перед следующими месячными.

    Когда обильные выделения у женщин указывают на патологию (фото)?

    Если такая секреция не связана с физиологическим состоянием и сопровождается дополнительной симптоматикой, то речь идет о нарушении. Именно этот симптом характерен для большинства заболеваний.

    Причиной гинекологических недугов являются различные факторы: разрастание условно-патогенных бактерий, инфекции, воспалительные процессы, беспорядочная половая жизнь, осложнения от перенесенных заболеваний, наследственность и прочие.

    Кровяной обильный секрет подскажет о проблемах в матке или яичниках. Это может быть эрозия шейки матки, эндоцервикоз, эндометриоз (разрастание клеток эндометрия), полипы, новообразования и опухоли различной этимологии. Часто возникает задержка или сдвиг менструации, а кровотечение может начаться в любой момент цикла. Цвет их бывает алым, коричневым, розовым или прозрачным с красными прожилками.

    Выделения с пятнами кровиКоричнево-розовые выделения

     

    Обильные слизистые выделения прозрачного, белого, желтого и зеленого цвета, пахнущие творогом, тухлой рыбой, кислятиной, луком, являются симптомом воспалений из-за инфекционных и грибковых заболеваний, таких как бактериальный вагиноз, кандидоз, аднексит. При этих недугах может беспокоить зуд во влагалище.

    Зелено-желтые выделенияВыделения как творог

    Сильные прозрачные выделения могут быть следствием воспалительных процессов в мочевом пузыре или почках. Сюда относится и развитие уреаплазмы, цистита, нефрита. Помимо обильной жидкости и слизи на прокладке может быть больно или трудно ходить в туалет, ощущаться жжение в интимной области и подниматься температура тела.

    Выделения водянистые светло-желтыеВодянистые выделения

     

    Заболевания, передающиеся половым путем, чаще всего проявляются именно обильными жидкими выделениями, неприятным запахом, неоднородной консистенцией и различными примесями, нередко гнойными. Цвет их бывает грязно-белым, желтым, зеленым, коричневым.

    Зеленые выделенияГнойные выделения

     

    Вызывают неприятные ощущения в зоне промежности. Часто присутствуют боли внизу брюшины, отдающие в бок и поясницу.

    Как предупредить недуги, связанные с данным признаком?

    • Если такое явление возникло по причине колебания уровня гормонов, следует посоветоваться со специалистом для выравнивания гормонального фона.
    • Когда причина кроется в чувствительной микрофлоре влагалища, гинеколог может назначить вам специальные вагинальные суппозитории, которые выравнивают ph и водный баланс и нормализуют биоценоз.
    • Во время менопаузы снять симптом помогают антиклимактерические препараты как гормонального типа, так и на натуральной основе.
    • При эрозии шейки или полипах применяется прижигание и физиотерапия. А вот эндометриоз и различные новообразования устраняется чисткой полости матки.
    • Некоторые воспалительные процессы и инфекции выводятся препаратами местного действия, а вот запущенная их стадия и ЗППП требуют более серьезного лечения медикаментами общего действия и даже антибиотиками.
    • Когда появление периодических сильных выделений у женщин из влагалища связано исключительно с протеканием менструального цикла, можно ограничиться лишь некоторыми профилактическими мерами:
      1. Используйте для интимной гигиены только специальные средства, поддерживающие ph баланс микрофлоры, и не иссушающие слизистые покровы.
      2. Питайтесь правильно и избегайте вредных привычек.
      3. Не допускайте влияния стрессов и чрезмерных физических нагрузок.
      4. Если у вас нет постоянного партнера, делайте выбор в пользу защищенного секса.
      5. Почаще подмывайтесь и регулярно меняйте ежедневные прокладки.

    Выделения, прозрачные как сопли - явный признак овуляции

    Для каждой женщины репродуктивного возраста в середине менструального цикла характерны выделения, прозрачные как сопли. Если они появляются, значит, женская половая клетка созрела и больше не хочет находиться в фолликуле. Она всеми силами старается выбраться из нее. Путь ее лежит в полость фаллопиевой трубы с постепенным продвижением в матку.

    Такое физиологическое явление в жизни женщины называется овуляцией. После ее свершения новая, внефолликулярная жизнь подстерегает яйцеклетку - главную частичку продолжения человеческого рода. Если на своем пути она встречает сперматозоид и сливается с ним в одно целое, то через девять месяцев появляется на свет новый человек, в противном случае она погибает и наступает очередная менструация.

    Как известно, слово овуляция произошло от латинского названия ovum, что в переводе на русский язык означает яйцо. Такие корни и объясняют его прямую связь с продолжением рода.

    С медицинской точки зрения, процесс овуляции представляет собой явление выхода у женщин созревшей, полностью готовой к оплодотворению яйцеклетки. Он характерен для каждого менструального цикла. Слизистые прозрачные выделения из влагалища, тупая или спастическая боль внизу живота начинают беспокоить женщину в этот период времени.

    Самый короткий цикл созревания яйцеклетки составляет девятнадцать дней, а самый длинный - сорок пять дней. Физиологический процесс овуляции затрагивает яичник с фолликулом, фаллопиевую трубу и матку в организме здоровой женщины. В течение одного менструального цикла, как правило, бывает одна овуляция. Но исключения везде возможны, в том числе и в женском организме. Нервные переживания, прием сильных антибиотиков или эстрогенных гормональных препаратов, бурный коитус могут спровоцировать повторную овуляцию.

    Правильно определять момент овуляции очень важно для каждой женщины. От этого зависит возможность наступления беременности и даже пол будущего малыша. Крайне важно знать срок ее наступления для семейных пар, у которых есть проблемы с зачатием.

    Физиологических показателей наступления овуляции достаточно много. Это и чувство тяжести внизу живота, и повышение чувствительности молочных желез, и усиление сексуальности. Но одним из ярких факторов, говорящих о наступившей овуляции, являются влагалищные выделения, прозрачные как сопли.

    Такая консистенция очень благоприятна для подержания жизни сперматозоидов, попавших внутрь женского организма, и их продвижения к заветной цели. Выделения, прозрачные как сопли, становятся очень скользкими, тягучими и схожи по своей структуре с яичным белком. Влагалище женщины становится переполненным сильной влагой, пятна от которой остаются заметными даже на нижнем белье. Такие дни благоприятны для оплодотворения и зачатия новой жизни.

    После завершения процесса овуляции наступает лютеиновый период. Количество выработанных эстрогенов снижается, а цервикальная слизь меняется. Выделения в виде прозрачной слизи заменяются белыми, кремообразными. Они объясняются присутствием в организме нового гормона - пролактина.

    Каждой женщине нужно быть очень внимательной к своему здоровью и следить за состоянием цервикальной жидкости во влагалище. Если выделения, прозрачные как сопли, отсутствуют, то это говорит о низком уровне эстрогенов и, следовательно, об отсутствии овуляции. В таком случае нужно обязательно применить другие достоверные методы, подтверждающие наличие процесса овуляции в организме.

    Самым эффективным и безвредным является ультразвуковой мониторинг. В гинекологической практике он осуществляется двумя методами. Первый проводится через брюшную переднюю стенку, а второй - через влагалище. Точное наблюдение через УЗИ дает возможность проследить за ростом фолликула в яичнике, за процессом самой овуляции и за образованием желтого тела. Кроме того, врач имеет возможность оценить изменения толщины эндометрия сразу после месячных и перед овуляцией.

    перед, после месячных, в середине цикла, белые, коричневые

    Самым важным индикатором состояния здоровья женщины является половая секреция. Часто представительницы прекрасного пола наблюдают у себя слизистые выделения с прожилками крови. Стоит ли опасаться данного явления? В каких случаях оно допустимо, а когда требует срочного лечения? Найдем ответы на эти вопросы в данной статье.

    Выделения с кровяными прожилками

    За год до начала появления первых менструаций и до климактерического периода девушки и женщины наблюдают у себя слизистую секрецию из влагалища. Качество вагинальной слизи меняется в зависимости от течения менструального цикла.

    Чтобы установить причину слизистых выделений с прожилками крови, нужно обратить внимание на обильность секреции, продолжительность и связь с менструальным циклом. Во многих случаях признак является следствием естественных процессов и относится к норме, но иногда может указывать и на патологию.

    Прием ОК и климакс

    Слизистые выделения с кровью могут стать реакцией организма на прием гормональных противозачаточных средств. Нарушение баланса прогестерона и эстрогена приводит к сбою женского цикла, повышению чувствительности слизистой влагалища, что дает знать о себе секрецией красноватого цвета.

    Гормональный дисбаланс возникает и вследствие перенесенных стрессов, неправильного образа жизни и климактерического периода. Выделение слизи с примесью крови в менопаузе довольно часто указывает на гинекологические патологии.

    Травмы

    Подобный симптом наблюдается и в результате грубого или интенсивного сексуального контакта. Выделения как яичный белок с кровяными прожилками или подобного рода бели говорят о повреждении мелких кровеносных сосудов стенок влагалища в ходе усиленного механического воздействия во время полового акта. Иногда такое явление после интимной близости может указывать на наличие эрозии шейки матки, а также быть симптомом ряда заболеваний.

    Довольно редко подобный признак проявляет себя выделениями после осмотра гинеколога, если манипуляции, проводимые врачом, травмировали стенки влагалища. Явление не требует лечения, поскольку проблема исчезнет естественным образом спустя сутки-двое.

    Аллергия

    Аллергическая реакция на средства интимной гигиены, синтетическое белье, контрацептивы и лубриканты нередко обозначается светлыми розовыми или прозрачными выделениями с кровью.

    Инфекции и бактерии

    Желтые или белые выделения с вкраплениями крови, кровяные творожистые, сопровождающиеся болями, жжением, зудом и прочим дискомфортом указывают на воспаление или инфицирование половых органов.

    Если выделения из влагалища с красными прожилками затягиваются более, чем на 2–3 дня, сопровождаются болезненными ощущениями, их интенсивность возрастает и они трансформируются в обильные кровотечения со сгустками, то речь идет о заболеваниях матки или яичников (эрозия шейки, эндометриоз, полипы и новообразования различной этимологии, вплоть до рака).

    Слизь с кровью и менструальный цикл

    Обычно слизистые выделения с коричневыми прожилками связаны с течением менструального цикла. На этот процесс влияют гормональные колебания в различных его фазах. Данное явление может обнаружить у себя девушка в течение первых трех лет с началом менархе, что связано с налаживанием гормонального фона.

    Перед месячными

    Появление коричневатых, желтоватых или прозрачных выделений с прожилками крови перед месячными допустимо за 1–2 дня, если потом они перерастают в своевременные менструальные кровотечения. Другая ситуация, если такие симптомы обозначились за 3 и больше дней до месячных. Подобным образом проявляются такие болезни:

    1. Эндометриоз — патологическое разрастание клеток эндометрия, слизистого слоя матки. Сопровождается недуг болью внизу живота, отдающей в поясницу. Симптомы усиливаются с наступлением критических дней, продолжительность и обильность которых может быть увеличена.
    2. Полип эндометрия — новообразование в тканях эндометрия, который помимо описываемого симптома дает о себе знать сдвигом менструального цикла, может тянуть низ живота. Патология имеет тенденцию к увеличению и перерождению в злокачественные опухоли.
    3. Часто таким образом дает о себе знать эктопия шейки матки. Именно перед началом месячных эрозионные процессы набирают оборотов из-за размягчения маточных тканей.
    4. Вагинальные белые выделения с кровью перед менструацией иногда являются свидетельством инфекционных заболеваний половых органов и нарушения микрофлоры влагалища. Их симптомы чаще всего обозначаются именно в этот период. Они дают о себе знать дискомфортом в виде жжения, зуда. Розоватый секрет может иметь творожистую консистенцию и неприятный запах. Пораженные стенки влагалища становятся особо чувствительными под влиянием воспалительного процесса из них может сочиться кровь, которая выводится вместе с патологической слизью наружу.

    После месячных

    Слизистые выделения с прожилками крови после месячных объясняются постепенной свертываемостью крови. Это явление имеет место 1–2 дня по окончании менструации. Слизь в данном случае носит жидкий и однородный характер.

    Если симптом появился спустя несколько суток по окончании регул, или они длятся более 8–9 дней, то можно предположить наличие одной из вышеописанных патологий: эрозия, эндометриоз, полип, трещины во влагалище и прочие.

    В середине цикла

    Описываемая секреция частое явление перед месячными и после них, однако ациклическое кровотечение в иные дни цикла имеет физиологическую основу лишь в том случае, если речь идет о разрыве фолликула. Кровяными и коричневыми выделениями в середине цикла без боли и запаха обозначается выход яйцеклетки во время овуляции. Его разрыв может обозначиться полным изменением цвета или присутствием прожилок крови. Этот признак, сопутствующий овуляцию, длится всего сутки.

    Розовые скудные выделенияСлизь с прожилкой крови

    Наличие слизистых выделений с прожилками крови в середине цикла обозначается лишь у 33% женщин. Это допустимо, если вместе с этим не наблюдаются боли в нижней части брюшины, в боку и пояснице, не ощущается общее недомогание, отсутствует неприятный запах слизи, существенно не повышается температура тела.
    Если же кровавый секрет дает о себе знать несколько дней или дополнен вышеперечисленными симптомами, то это свидетельствует о заболевании по части гинекологии.

    Иногда такой признак имеет место с наступлением климакса, когда сдвигается цикл, и выделения могут появляется в любое время. Однако, появление крови на белье рассматривается как нормальный ход гормональных изменений до прихода менопаузы (в предклимактерическом периоде), после — свидетельство недуга.

    При беременности и после родов

    Наличие слизистых выделений у женщин как сопли с кровью возможно и в первые дни зачатия. Кровь появляется в результате вживления оплодотворенной яйцеклетки в матку, а густой тянущийся секрет — следствие резкого скачка эстрогенов из-за наступившей беременности. Если обнаружилась задержка месячных, а вместо них обозначились такого рода слизь, то говорят о состоявшемся зачатии. В эти дни нужно быть особенно внимательной к своему здоровью, так как угроза выкидыша велика.

    На поздних сроках периода гестации (до 37 недели) описываемый характер слизи — тревожный знак. Во втором и третьем триместре он может означать начало преждевременных родов или выкидыш. Поэтому, при появлении признака необходимо обратиться за медицинской помощью к врачу-гинекологу.

    На девятом месяце беременности (38–41 неделя) подобный симптом свидетельствует об отходе слизистой пробки и скором начале родовой деятельности.

    Отхождение слизистой пробкиВыделения слизь розовая

     

    После кесарева сечения долгое время может наблюдаться наличие кровяных прожилок в выделениях вплоть до полного рубцевания шва стенки матки.

    Симптом, проявившийся в период лактации, указывает на возобновление менструации.

    Кратко о главном

    Слизистые выделения с кровью у женщин проявляются довольно часто. В основном это физиологический процесс, связанный с течением менструального цикла. Допустимо подобное явление, если не беспокоят сопутствующие симптомы в виде неприятного запаха, странной консистенции секрета, дискомфортных ощущений.

    При малейших подозрительных признаках нужно обращаться к специалисту, чтобы установить диагноз, предупредить или вовремя остановить гинекологические заболевания. Кровяные прожилки в выделениях — основной признак эрозии шейки матки, эндометриоза, наличия полипов и новообразований.

    Как сделать точный выбор в Select and Mask

    Запустить рабочее пространство Select and Mask

    Сделайте первоначальный выбор с помощью любого из инструментов выбора. Откройте рабочее пространство «Выделение и маска», выбрав «Выделение»> «Выделение и маска» или щелкнув «Выделение и маска» на панели параметров для любого из инструментов выделения.

    Совет: Кроме того, вы можете сначала открыть рабочее пространство «Выделение и маска» и использовать там инструменты выделения, чтобы сделать первоначальный выбор.

    Выбрать ракурс

    В рабочем пространстве «Выделение и маска» перейдите в меню «Просмотр» и выберите режим просмотра.

    Например, если вы выберете режим «Наложение», выбранные области станут прозрачными, а невыделенные области будут выделены красным цветом. Вы можете перетащить ползунок «Прозрачность», чтобы контролировать непрозрачность красного наложения.

    Используйте инструменты выбора и маски

    Используйте инструменты на панели слева с их опциями «Добавить к выделению» и «Вычесть из выделения», чтобы очистить выделение.

    • Используйте инструмент «Быстрое выделение» для автоматического выбора на основе похожих тонов и краев изображения.
    • Используйте инструмент Refine Edge Brush для более точного выделения мягких краев, таких как волосы или мех.
    • Используйте инструмент «Кисть», чтобы закрасить выделение там, где хотите.
    • Используйте инструмент "Лассо" для выделения произвольной формы и инструмент "Многоугольное лассо" для выделения прямых краев.

    Точная настройка выбора

    Используйте элементы управления на панели «Свойства» справа от рабочего пространства «Выделение и маска» для дальнейшей точной настройки краев выделения.

    Например, перетащите ползунок «Сглаживание» вправо, чтобы сделать края выделения более гладкими. Перетащите ползунок «Контрастность» вправо, чтобы сделать края выделения более четкими. Если вы заметили бахрому нежелательного цвета на мягком краю выделения, установите флажок «Очистить цвета» и перетащите ползунок «Количество».

    Выход из меню выбора и маски

    Перейдите в меню «Вывод в» на панели «Свойства» и выберите метод вывода. Например, если вы выберете Новый слой с маской слоя, ваш выбор будет представлен как гибкая маска слоя на новом слое на панели «Слои».

    Щелкните OK, чтобы закрыть рабочее пространство «Выделение и маска» и вернуться в основное рабочее пространство.

    .

    Мог ли глаз эволюционировать в результате естественного отбора в мгновение ока? - Необычный спуск

    Принято считать, что д-р Дан-Эрик Нильссон и д-р Сюзанна Пелгер из Лундского университета в Швеции продемонстрировали в научной статье, написанной еще в 1994 году, что полностью развитый глаз позвоночного мог развиться из простого светочувствительного пятна. в результате процесса неуправляемого естественного отбора «менее чем за 364 000 лет». Во всяком случае, это популярный миф.Что на самом деле?

    Нильссон и Пелгер, безусловно, представили в своей статье убедительные аргументы в пользу постепенности , , но они не смогли подтвердить аргументы в пользу дарвинизма. Глядя на глаз с чисто анатомической точки зрения, они показали, как глаз позвоночного мог развиться из участка светочувствительной кожи путем накопления множества крошечных модификаций с течением времени - другими словами, постепенного изменения или эволюции. Но мало кто понимает, что Нильссон и Пелгер использовали с интеллектуальным управлением evolution, чтобы превратить свое плоское светочувствительное пятно в сфокусированный глаз типа камеры.Более того, Нильссон - убежденный дарвинист - недавно это признал! (Я расскажу гораздо больше об этой удивительной истории ниже.) Кроме того, утверждение Нильссона и Пелгера о том, что глаз мог эволюционировать «менее чем за 364 000 лет», оказывается гипотетической оценкой, которая (как мы '' См.) применимо только к , продуманно разработанным для фитнеса .

    В этом посте я собираюсь критически изучить статью Нильссона и Пелгера 1994 г., Пессимистическая оценка времени, необходимого для развития глаза (Труды : биологические науки , т.256, No. 1345, (22 апреля 1994 г.), стр. 53-58). Прежде чем продолжить, я хотел бы лично поблагодарить профессора Дэна-Эрика Нильссона за ответ на мои вопросы относительно его статьи. Доктор Нильссон также был достаточно любезен, чтобы прислать мне копию своей новой статьи, озаглавленной «Эволюция глаза и ее функциональная основа» (готовится к выпуску в Visual Neuroscience , 2013, 30, doi: 10.1017 / S0952523813000035), в которой рассматривается эволюция глаза гораздо глубже, чем в статье 1994 года, которую он написал в соавторстве с доктором Дж.Сюзанна Пелгер. Я собираюсь обсудить новую статью Нильссона в своем следующем посте. Я также хотел бы поблагодарить доктора Андерса Гарма, коллегу доктора Нильссона, за то, что он нашел время, чтобы ответить на мои вопросы о зрении у коробчатых медуз в связи с эволюцией глаза.

    Поддерживает ли модель Нильссона и Пелгера интеллектуальный замысел или дарвиновскую эволюцию, или и то, и другое?

    Я считаю, что модель эволюции глаза Нильсона и Пелгера на самом деле является ярким примером разумного замысла, а не дарвиновской эволюции.Читатели могут быть удивлены, узнав, что Нильссон и Пелгер намеренно выбрали каждого из 1829 шагов в своей модели, ведущих от светочувствительного пятна к глазу позвоночного типа камеры, выбирая, какие функции они хотели бы варьировать на каждом шаге в своей модели. путь. Это делает их модель продуманной. И хотя путь, созданный Нильссоном и Пелгером, действительно был постепенным, в их модели отсутствует ключевой ингредиент, который, , если присутствует , превратил бы его в мощный аргумент в пользу дарвинизма: вычисления вероятности, показывающие, насколько вероятно, что Природа выбрали путь, который они выбрали.Я прихожу к выводу, что, хотя модель Нильссона и Пелгера можно рассматривать как гипотезу разумного замысла относительно того, как глаз мог появиться с течением времени в процессе управляемой эволюции, ее нельзя законно использовать в качестве аргумента в пользу дарвинизма.

    Некоторые читатели могут возразить, что оценка Нильсоном и Пелгером 364000 лет времени, необходимого для развития глаза позвоночных животных , делает действительно дарвиновской моделью, поскольку показывает, что глаз мог эволюционировать относительно быстро.Однако оказывается, что оценка Нильссона и Пелгера основана на множестве упрощающих предположений, которые делают ее бесполезной для практических целей. Нильссон и Пелгер оставили нам теоретическую модель того, как глаз мог развиваться постепенно, но без реалистичной оценки, которая продемонстрировала бы осуществимость их модели в течение геологического времени.

    Дарвинизм и эпистемологическая планка

    Обладательница золотой медали Этель Катервуд из Канады делает ножницы над перекладиной на летних Олимпийских играх 1928 года.Изображение любезно предоставлено Википедией.

    В течение некоторого времени дарвинисты ведут - и в целом побеждают - аргументы против критиков, которые утверждали, что дарвиновская эволюция невозможна. Они выиграли эти аргументы двумя способами: во-первых, выявив научный изъян в предположениях своих критиков, который либо опровергает их антидарвиновские аргументы, либо ставит их под сомнение; и, во-вторых, путем построения теоретических моделей, показывающих, что пошаговая эволюционная последовательность от гипотетического предка к его современным потомкам была бы жизнеспособной на каждом этапе, и что каждый шаг на этом пути давал бы преимущество в пригодности на существе, обладающем им.(Статья Нильссона и Пелгера 1994 г. попадает во вторую категорию.) Обе эти тактики хорошо послужили для установления теоретической возможности дарвинизма как научной теории.

    Эта тактика дарвинистов, безусловно, способствует великолепным пиар-ходам, но что они на самом деле доказывают ? В лучшем случае все, что они доказывают, это то, что дарвинизм теоретически возможен: это могло произойти , возможно, (в очень слабом смысле слова «мог бы»). Но теоретическая возможность и научная правдоподобность - две очень разные вещи.Чтобы гипотеза приобрела статус респектабельной научной теории, механизмы, к которым она обращается, должны преодолеть определенный порог вероятности , прежде чем эту гипотезу можно будет считать научно правдоподобной.

    Я здесь утверждаю, что дарвинизм получил общественное (и научное) признание, поскольку понизил эпистемологическую планку от стандарта, обычно требуемого для научной теории. Большинство теорий получает признание только после того, как было показано, что они научно правдоподобны , в дополнение к тому, что они поддерживаются убедительными доказательствами в их пользу.Однако для дарвинизма это требование было снято. После создания убедительных научных аргументов в пользу того, что его теория эволюции была подтверждена сходящимися линиями косвенных свидетельств , Дарвину удалось добиться признания своей новой теории, просто выдвинув аргумент, показывающий, что ее механизм (естественный отбор) был теоретически возможным . В немалой степени это было связано с риторическими способностями Дарвина: с точки зрения чистого красноречия его Происхождение видов не имело себе равных в анналах научной литературы.

    Теперь есть несколько существенных исключений из требования, согласно которому научная гипотеза должна ссылаться на правдоподобный механизм , прежде чем ее можно будет серьезно воспринимать как научную теорию. Теория гравитации Ньютона получила признание, несмотря на то, что в ней отсутствовал известный механизм по той простой причине, что он мог быть экспериментально подтвержден в масштабах от падающих яблок до движения планет в солнечной системе. И в наши дни ни один геолог не сомневается в реальности дрейфа континентов, хотя основной механизм - тектоника плит - остается плохо изученным.В конце концов, ученые действительно могут измерять дрейф континентов со скоростью несколько сантиметров в год. Легко экстраполировать назад во времени и показать, что в какой-то момент все они были бы вместе. К сожалению, ни одно из этих исключений не помогает дарвинизму.

    Во-первых, не удается провести параллель с теорией гравитации Ньютона. Хотя в летописи окаменелостей есть свидетельства крупномасштабных эволюционных изменений, эти свидетельства ничего не говорят нам о задействованном механизме.Следовательно, это не может служить доказательством дарвинизма.

    Это оставляет нам экстраполяцию. Дарвиновские эволюционисты давно утверждали, что их теория может быть подтверждена экстраполяцией наблюдаемых эволюционных изменений, например, вызванных искусственным отбором. Как сказал профессор Джерри Койн в журнале Nature в 2001 году:

    Когда после рождественского визита мы наблюдаем, как бабушка уезжает на поезде в Майами, мы предполагаем, что оставшаяся часть ее пути будет экстраполяцией этой первой четверти мили.Креационист, не желающий экстраполировать от микроэволюции к макроэволюции, столь же иррационален, как и наблюдатель, предполагающий, что после того, как бабушкин поезд исчезает за поворотом, его захватывают божественные силы и немедленно отправляют во Флориду. ( Nature 412: 587, 19 августа 2001 г.)

    Поезд Amtrak 139 южного направления по маршруту Siver Star пересекает Центральный бульвар в центре Орландо, Флорида. Изображение любезно предоставлено Википедией.

    Эта аналогия упускает из виду то, что есть только один железнодорожный путь, ведущий бабушку во Флориду. Макроэволюция, с другой стороны, представляет собой путь с несколькими разветвлениями с астрономически большим количеством возможных ветвей, и, кроме того, в теории Дарвина нет никакого интеллектуального драйвера и заранее запрограммированного пункта назначения. Таким образом, чтобы продемонстрировать возможность эволюции глаза позвоночного из светочувствительного пятна по дарвиновскому механизму, необходимо сначала показать, что вероятность его появления в глазу позвоночного животного за отведенное время превышает определенный порог , что делает теорию правдоподобной и, следовательно, заслуживающей научного доверия.Другими словами, сторонники дарвиновской эволюции должны прийти к некоторым «точным цифрам».

    Исторически сложилось так, что дарвинисты обычно сопротивлялись этому требованию «точных чисел», утверждая, что математические вычисления, проверяющие способность естественного отбора преобразовывать светочувствительное пятно в глаз типа камеры за миллионы лет, были слишком сложными, и что требование скептиков «точных цифр» было эпистемически необоснованным. «У нас есть окаменелости, а также доказательства гомологии, эмбриологии, рудиментарных органов и биогеографии, и , у нас есть механизм, который, как было показано, работает в коротких временных масштабах», - говорят дарвинисты.«Этого должно быть достаточно, чтобы убедить вас».

    Поэтому работа Нильссона и Пелгера 1994 года очень важна, поскольку представляет собой подлинную научную попытку привлечь к себе дарвиновских скептиков на их собственной территории. Авторы исследуют глаз позвоночного животного - сложный орган, который дарвиновские скептики часто называют не поддающимся объяснению естественным отбором, - и утверждают, что пошаговая последовательность анатомических изменений, происходящих одно за другим, могла трансформировать световой поток. чувствительного пятна в полноценный глаз типа камеры в течение периода, который они рассчитывают - используя консервативные предположения - как «менее 364000 лет», что означает, что у глаз было достаточно времени, чтобы развиться в 1500 раз за 540 миллионов лет с тех пор. глаза впервые появились еще в кембрийский период.Дарвинизм побеждает нокаутом, верно?

    Не совсем. К несчастью для дарвинистов, эволюция, которую Нильссон и Пелгер описывают в своей статье, представляет собой разумно управляемую эволюцию. И у меня есть доказательства, подтверждающие это.

    Почему модель, описанная в статье Нильссона и Пелгера 1994 года, на самом деле является примером разумно управляемой эволюции

    Доказательства моего утверждения о том, что модель Нильссона и Пелгера действительно является примером разумно управляемой эволюции, исходит из двух источников: недавнего сообщения, отправленного мне профессором Нильссоном, и оригинальной статьи 1994 года, написанной Нильссоном и Пелгером.

    (a) Что профессор Нильссон недавно сказал о модели, которую он и доктор Пелгер создали

    Выше я утверждал, что профессор Нильссон недавно подтвердил , что пошаговая последовательность от светочувствительного пятна до глаза камеры, которую он и доктор Пелгер описали в своей статье 1994 года, на самом деле была с интеллектуальным управлением. эволюционная последовательность. Теперь я приведу «главу и стих», чтобы подкрепить это утверждение. Недавно я связался с профессором Нильссоном и спросил его о статье 1994 года, которую он написал в соавторстве с Сюзанной Пелгер, и он был достаточно любезен, чтобы ответить.В своем ответе он терпеливо объяснил мне, что именно он и Пелгер пытались установить с помощью своей модели:

    Если существует случайная и наследуемая вариация, отдельно контролирующая большое количество различных параметров, то выбор для каждого поколения будет выбирать путь, который вызывает наибольшее улучшение любого выбора, который был установлен в пользу (например, остроты зрения). Итак, если существует более одного параметра, который может варьироваться, можно ожидать, что эволюция будет следовать разными маршрутами в зависимости от того, насколько сильно различаются различные параметры и какое влияние они оказывают на остроту зрения.В реальной эволюции глаза было бы множество различных параметров, которые выражали бы наследственную изменчивость в популяции, и количество изменчивости само могло быть изменено путем отбора. Реальная эволюция глаза также привела к появлению множества различных конечных продуктов с использованием разных способов формирования изображений и различных клеточных организаций для получения определенных структур. Все это интересные вопросы, но статья Нильссона и Пелгера 94 не рассматривает эти вопросы. Вместо этого в статье задается гораздо более разумный вопрос: существует ли непрерывный путь от плоского светоприемника без визуализации до сфокусированного глаза типа камеры, где каждая небольшая модификация, независимо от того, насколько она мала, приведет к улучшению остроты зрения. Важный ответ, который мы находим: да , есть по крайней мере один такой маршрут. Хотя этот маршрут был разработан нами (мы решили, какие параметры должны измениться на разных этапах маршрута) , важным результатом является то, что существует по крайней мере один маршрут, острота зрения которого постоянно улучшается с каждым новым поколением. Настоящая эволюция может найти еще более короткий путь, по которому острота зрения будет улучшаться с каждым поколением, но это не изменит важный вывод о том, что глаз может развиться из участка светочувствительной кожи путем многочисленных крошечных модификаций.

    Ссылаясь на свою модель эволюции глаза, Нильссон признает, что «этот путь был разработан нами», чтобы создать «непрерывный путь от плоского, не отображающего изображения светового детектора к глазу сфокусированной камеры, где каждая небольшая модификация каким бы малым он ни был, это приведет к улучшению остроты зрения », и что он был построен« путем принятия решения о том, какие параметры должны были измениться на разных этапах маршрута ». Это разумно управляемая эволюция. Нет двух способов об этом. Дело закрыто.

    (b) Что Нильссон и Пелгер сказали о своей модели в их статье 1994 г.

    Тот факт, что Нильссон и Пелгер полагались на разумно управляемую эволюцию для создания глаза позвоночного из плоского светочувствительного пятна, не должен быть новостью для тех, кто потрудился прочитать их статью 1994 года. Пессимистическая оценка времени, необходимого для глаза на развитие ( Proceedings: Biological Sciences , Vol. 256, No. 1345, 22 апреля 1994 г., стр.53-58). Ключ к разгадке был всегда. Вот что Нильссон и Пелгер написали о своей математической модели в своей статье:

    Оценки количества поколений, необходимых для изменения простого количественного признака, легко сделать, если известны фенотипическая изменчивость, интенсивность отбора и наследуемость признака (Falconer, 1989). Однако эволюция сложных структур включает модификации большого числа отдельных количественных признаков, и, кроме того, могут иметь место дискретные нововведения и неизвестное количество скрытых, но необходимых фенотипических изменений.Эти осложнения, кажется, эффективно препятствуют оценке скорости эволюции целых органов и других сложных структур. Глаз уникален в этом отношении, потому что структуры, необходимые для формирования изображения , хотя их может быть несколько, все обычно являются количественными, по своей природе, и их можно рассматривать как локальные модификации ранее существовавших тканей. взяв за отправную точку участок светочувствительного эпителия, мы избегаем более недоступной проблемы эволюции фоторецепторных клеток (Goldsmith 1990; Land and Fernald 1992).Таким образом, если цель ограничена определением количества поколений, необходимых для развития оптической геометрии глаза, проблема становится решаемой.

    Мы выполнили такие вычисления, обрисовав правдоподобную последовательность изменений , ведущих от светочувствительного пятна к полностью развитому хрусталику глаза. Последовательность модели создается таким образом, что каждая ее часть, независимо от ее размера, приводит к увеличению пространственной информации, которую может обнаружить глаз. Количество морфологических изменений, необходимых для всей последовательности , затем используется для вычисления количества требуемых поколений. Когда приходилось принимать правдоподобные значения, например, для интенсивности отбора и фенотипической изменчивости, мы сознательно выбирали значения, которые переоценивают количество поколений. Несмотря на этот неизменно пессимистический подход, мы получаем всего несколько сотен тысяч поколений!…

    Первая и наиболее важная задача - это разработать эволюционную последовательность , которая будет постоянно управляться отбором. Последовательность должна соответствовать данным сравнительной анатомии , но предпочтительно не быть специфичной для какой-либо конкретной группы животных. В идеале мы хотели бы, чтобы выбор работал над одной функцией на протяжении всей последовательности. К счастью, пространственное разрешение, то есть острота зрения, является таким фундаментальным аспектом, и он обеспечивает ролевую причину оптического дизайна глаза (Snyder et al., 1977; Nilsson 1990; Warrant and Macintyre 1993) ...

    Показатель преломления стекловидной линзы принимается равным 1.35. … Размер апертуры в Stage 6 был выбран , чтобы отразить типичные пропорции реальных глаз этого типа.

    Линза с градиентным показателем преломления может быть введена постепенно в качестве локального увеличения показателя преломления…

    Основываясь на принципах, изложенных выше, мы создали последовательность моделей , репрезентативные стадии которой показаны на рисунке 2. [На прилагаемом рисунке показаны восемь отдельных стадий из 1829 в их модели - VJT.] отправной точкой является плоский светочувствительный эпителий, который путем инвагинации образует сетчатку пигментированной ямки глаза.После сужения апертуры и постепенного образования линзы конечный продукт становится сфокусированным глазом типа камеры с геометрией, типичной для водных животных (например, рыб и головоногих моллюсков).

    Подводя итог: Нильссон и Пелгер начали с плоского светочувствительного пятна, размеры и толщину которого они смогли описать с помощью нескольких математических параметров. Затем они спланировали непрерывный путь от плоского, не отображающего изображения светового детектора до сфокусированного глаза типа камеры, так что каждая небольшая модификация, независимо от того, насколько она мала, приводила к улучшению остроты зрения.Эволюционная последовательность не была порождена каким-то случайным процессом; это было , спланированное в каждой детали, на каждом этапе Нильссоном и Пельгером. Они решили, «какие параметры должны были измениться на разных этапах маршрута».

    Принципиальная схема, показывающая эволюцию глаза. Изображение любезно предоставлено Matticus78 и Wikipedia.

    Модель Нильссона и Пелгера, безусловно, является постепенной, но ее нельзя назвать дарвиновской моделью , потому что, хотя авторы модели создали «эволюционную последовательность, которая будет непрерывно управляться отбором», они не сделали попытки количественно оценить вероятность . изменений, происходящих в определенной последовательности без разумного руководства.Без этого расчета вероятности Нильссон и Пелгер не могут утверждать, что показали, что их гипотетическая модель поддерживает дарвиновскую эволюцию. Как выразился сам Нильссон в своем недавнем сообщении мне, «этот маршрут был разработан нами».

    Хотя Нильссон и Пелгер могут справедливо заявить, что продемонстрировали в своей статье 1994 года теоретическую возможность эволюции глаза дарвиновским способом, на морфологическом уровне , авторы утверждают, что в последнем предложении своей статьи , что «глаз никогда не представлял реальной угрозы теории эволюции Дарвина» остается сомнительным.Теоретической возможности недостаточно, чтобы сделать теорию правдоподобной с научной точки зрения.

    Как эволюционисты неверно сообщили о статье Нильссона и Пелгера за последние два десятилетия

    Слева: Профессор Ричард Докинз на 34-й конференции американских атеистов в Миннеаполисе, 21 марта 2008 г. Изображение любезно предоставлено Майком Корнуэллом и Википедией.
    Справа: Профессор Джерри Койн.Изображение любезно предоставлено Википедией.

    С тех пор, как была опубликована статья Нильссона и Пелгера, эволюционисты-дарвинисты, цитирующие эту статью, почти всегда неверно сообщали о ее результатах. Два великих мифа снова и снова повторяются в литературе: выдумка о том, что модель Нильссона и Пелгера была компьютерным моделированием , и выдумка о том, что вариации в модели были случайными , как вариации в дарвиновской эволюции. Мы теперь знаем - благодаря неутомимым исследованиям Dr.Дэвид Берлински - это то, что модель Нильссона и Пелгера даже не использовала компьютер. И теперь мы также знаем, что вариации, внесенные в модель, были специально спроектированы , а не случайным образом.

    (a) Миф о компьютерном моделировании - как все началось и как продолжает сохраняться

    Читатель может задаться вопросом: как вообще эти мифы распространялись? Ответ в том, что они исходили от выдающегося ученого, которому никто не осмелился публично опровергнуть, когда он ошибся.Я, конечно, имею в виду профессора Ричарда Докинза, который совершенно неправильно прочитал то, что Нильссон и Пелгер сказали в своей статье 1994 года. (Я хочу заявить здесь, что я , а не , обвиняю профессора Докинза в недобросовестных действиях; вполне возможно, что он неверно истолковал исследование Нильссона и Пелгера. В этом случае Докинз виновен в некомпетентности, а не в обмане.) ликующий обзор статьи Нильссона и Пелгера «Глаз в мерцании» ( Nature Vol. 368, 21 апреля 1994 г., стр.690-691), Докинз утверждал, что их модель основана не на одном, а на двух компьютерных симуляциях , и что мутации, происходящие в их модели, были случайными :

    «Задача Нильссона и Пелгера заключалась в создании двух компьютерных моделей развивающихся глаз, чтобы ответить на два вопроса. Во-первых, , существует ли плавная траектория изменения от плоской кожи к полностью закрытому глазу, так что каждое промежуточное звено является улучшением? (В отличие от дизайнеров-людей, естественный отбор не может пойти под откос, даже если на другой стороне долины есть заманчивый более высокий холм.) Во-вторых, , сколько времени займет необходимое количество эволюционных изменений?

    «Нильссон и Пелгер работали на уровне деформации тканей, а не на уровне клеточной биофизики. Существование светочувствительной ячейки принято как данность…

    «Нильссон и Пельгер начали с плоской сетчатки, поверх плоского пигментного слоя и покрытой плоским прозрачным слоем (см. Рисунок). В прозрачном слое было допущено локализованных случайных мутаций его показателя преломления. Затем они позволяют модели произвольно деформироваться , ограничиваясь только требованием, что любое изменение должно быть только на 1% больше или меньше, чем то, что было раньше. И, конечно же, чтобы изменение было принято, оно должно было быть улучшением того, что было раньше.

    « Результаты были быстрыми и решительными. Траектория неуклонного улучшения остроты зрения без колебаний вела от плоского начала через неглубокую чашку к постоянно углубляющейся чашке. Прозрачный слой утолщался, заполняя чашку, и плавно изгибал ее внешнюю поверхность.А затем, почти как фокус , часть этой прозрачной заливки конденсировалась в локальную сферическую подобласть с более высоким показателем преломления - не равномерно более высоким, а с градиентом показателя преломления, так что сферическая зона функционировала как превосходный градиентный индекс линзы. Лучше всего то, что отношение фокусного расстояния объектива к его диаметру установилось в близком приближении к соотношению Маттиссена, давно известному как идеальное значение для линз с градиентным индексом.

    «Обращаясь к вопросу о том, сколько времени могла занять эволюция, Нильссон и Пелгер должны были сделать около правдоподобных популяционно-генетических предположений. Они выбрали значения наследуемости, коэффициента вариации и интенсивности отбора из опубликованных наблюдений в полевых условиях. Их руководящим принципом при выборе таких чисел был пессимизм. Для каждого сделанного ими предположения они хотели сделать ошибку в сторону завышенной оценки времени, необходимого для развития глаза. Они даже зашли так далеко, что предположили, что любое новое поколение отличается только в одной части глаза: одновременные изменения в разных частях глаза, которые ускорили бы эволюцию, были запрещены.Но , даже с этими консервативными предположениями, время, необходимое для того, чтобы рыбий глаз развился из плоской кожи, составляло менее 400 000 поколений. Если предположить, что типичное время генерации мелких животных составляет один год, то время, необходимое для эволюции глаза, не только не вызывает доверия с его огромными размерами, но и оказывается слишком коротким, чтобы геологи могли его измерить. Это геологическое мгновение ».

    Вопиющее неверное толкование профессором Ричардом Докинзом работы Нильссона и Пелгера подверглось резкой критике со стороны математика Дэвида Берлински.Берлински является автором нескольких статей, разоблачающих научное искажение статьи Нильссона и Пельгера, в том числе «Научный скандал» (комментарий , , 31 марта 2001 г.), «Глаз досады» (комментарий , , 12 февраля 2003 г.) и А. Научный скандал? Дэвид Берлински и критики (комментарий , , 8 июля 2003 г.):

    «Статья Нильссона и Пелгера получила широкое распространение как в популярной, так и в научной прессе, потому что она была искажена как компьютерная симуляция, в первую очередь Ричардом Докинзом. Молва распространилась изо рта Докинза на любое количество нетерпеливо зажатых, но ужасно доверчивых ушей. Последующие ссылки на работы Нильссона и Пелгера игнорировали то, что они на самом деле написали, в пользу того отсутствующего компьютерного моделирования, в прекрасном примере виртуальной формы виртуальной реальности, окончательно вытесняющей реальную вещь ...

    В более поздней статье, озаглавленной «Сердце вампира», Берлински снова поднял этот вопрос в онлайн-ответе Джеймсу Даунарду:

    Факты: Исследование Nilsson & Pelger, которое широко считалось компьютерным моделированием, не содержало , а компьютерного моделирования вообще. Фактически, он вообще не содержал анализа компьютер , возможно потому, что он вообще не содержал анализа . Это был Ричард Докинз, который выразил широко распространенное мнение об обратном, написав о компьютерном моделировании, которого не существует, с волнением человека, убежденного, что он видел цифровое видение. Как, собственно, и было. Комментаторы в то время выступили в защиту Докинза, отрадно быстро продемонстрировав личную щедрость, так что то, что на самом деле было полной сфабриковкой, приняло аспекты понятной, но тривиальной ошибки.В конце концов, любой мужчина может ничего не принять за что-либо.

    Миф о «компьютерном моделировании» продолжает распространяться вплоть до наших дней. В недавней статье в блоге о статье Нильссона и Пелгера под названием «Эволюция глаза: Нильссон, Пелгер и эволюция линз» (22 января 2011 г.) блогер-неодарвинист Фрэнсис Смоллвуд (который также является хорошим другом сторонника ID Джошуа Гидни ) ссылались на «эволюционное моделирование», созданное Нильссоном и Пелгером, которое «не было запрограммировано на прогрессирование в постоянно улучшающихся стадиях», но которое «допускало мутации», из которых выбирался наиболее подходящий вариант - другими словами, «истинный естественный отбор». ”:

    Нильссон и Пелгер постулировали, что существует три типа тканей, из которых состоит глаз: непрозрачный экран, закрывающий заднюю часть глаза; фотоэлементы; и прозрачная пленка или вещество (примером этого может быть стекловидное тело, которое мы рассматривали в предыдущем посте.) Глаз, наделенный предыдущей конституцией, лег в основу, с которой начнется их эволюционное моделирование

    Итак, как N&P [Нильссон и Пелгер] намеревались развить свои компьютерные глаза? Они рассматривали генетическую мутацию как процентное изменение определенной части глаза, например, уменьшение толщины прозрачного слоя. Мутация может повлиять на размер части глаза или функциональное качество части глаза, например, на показатель преломления (к которому мы вернемся позже).И, что важно, симуляция не была запрограммирована так, чтобы прогрессировать в постоянно улучшающихся стадиях , как если бы вся эволюционная прогрессия была заранее запрограммирована, и они просто разделили одну длинную эволюционную фазу на множество маленьких фаз, разделив заранее выбранную эволюционное развитие в небольшие поддающиеся количественной оценке произвольные единицы. Вместо этого, они допустили мутацию, из которой были бы выбраны варианты (мутации), улучшающие компьютерный глаз - истинный естественный отбор ...

    Допуская мутацию в показателе преломления компьютерного глаза и, таким образом, разрешая вариацию , на которую затем может воздействовать отбор. Единственный критерий, который требовал отбор, - это улучшение зрения. Если бы этот критерий соблюдался, пусть даже частично, отбор использовал бы его и в дальнейшем «действовал» на него.

    К сожалению, Смоллвуд неправильно прочитал статью Нильссона и Пелгера. Нильссон и Пелгер ясно указывают в своей статье, что мутации произошли в запланированном порядке (сначала складывающиеся мутации,

    .

    Выбор и диапазон

    В этой главе мы рассмотрим выбор в документе, а также выбор в полях формы, таких как .

    JavaScript может получить существующее выделение, выбрать / отменить выделение как полностью, так и частично, удалить выделенную часть из документа, заключить ее в тег и так далее.

    Вы можете подготовиться к использованию рецептов в конце, в разделе «Сводка». Но вы получите гораздо больше, если прочитаете всю главу. Базовые объекты Range и Selection легко понять, и тогда вам не потребуются рецепты, чтобы заставить их делать то, что вы хотите.

    Основная концепция выбора - это диапазон: в основном, пара «граничных точек»: начало диапазона и конец диапазона.

    Каждая точка представлена ​​как родительский узел DOM с относительным смещением от его начала. Если родительский узел является узлом элемента, то смещение является дочерним числом, а для текстового узла - позицией в тексте. Примеры для подражания.

    Давайте что-нибудь выберем.

    Во-первых, мы можем создать диапазон (конструктор не имеет параметров):

    Затем мы можем установить границы выделения, используя диапазон .setStart (узел, смещение) и диапазон. setEnd (узел, смещение) .

    Например, рассмотрим этот фрагмент HTML:

      

    Пример: курсив

    .

    Feature Selection с sklearn и пандами | by Abhini Shetye

    Введение в методы выбора функций и их реализация в Python

    Выбор функций - один из первых и важных шагов при выполнении любой задачи машинного обучения. Функция в случае набора данных просто означает столбец. Когда мы получаем какой-либо набор данных, не обязательно, что каждый столбец (функция) будет иметь влияние на выходную переменную. Если мы добавим в модель эти нерелевантные функции, это сделает модель хуже (Garbage In Garbage Out).Это приводит к необходимости делать выбор функций.

    Когда дело доходит до реализации выбора функций в Pandas, числовые и категориальные функции должны обрабатываться по-разному. Здесь мы сначала обсудим выбор числовых функций. Следовательно, перед реализацией следующих методов нам нужно убедиться, что DataFrame содержит только числовые функции. Кроме того, следующие методы обсуждаются для задачи регрессии, что означает, что как входные, так и выходные переменные являются непрерывными по своей природе.

    Выбор функций может быть выполнен несколькими способами, но в целом их можно разделить на 3 категории:
    1. Метод фильтрации
    2. Метод оболочки
    3. Встроенный метод

    О наборе данных:

    Мы будем использовать встроенный Набор данных Boston, который можно загрузить через sklearn. Мы будем выбирать функции, используя перечисленные выше методы для задачи регрессии прогнозирования столбца «MEDV». В следующем фрагменте кода мы импортируем все необходимые библиотеки и загружаем набор данных.

     # импорт библиотек 
    из sklearn.datasets import load_boston
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import statsmodels.api
    import statsmodels.api
    import statsmodels.api
    import statsmodels. sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.feature_selection import RFE
    from sklearn.linear_model import RidgeCV, LassoCV, Ridge, Lasso # Загрузка набора данных
    f = load_000 (pdf).DataFrame (x.data, columns = x.feature_names)
    df ["MEDV"] = x.target
    X = df.drop ("MEDV", 1) #Feature Matrix
    y = df ["MEDV"] #Target Переменная
    df.head ()

    Как следует из названия, в этом методе вы фильтруете и выбираете только подмножество соответствующих функций. Модель строится после выбора характеристик. Фильтрация здесь выполняется с использованием корреляционной матрицы, и чаще всего это делается с использованием корреляции Пирсона.

    Здесь мы сначала построим тепловую карту корреляции Пирсона и увидим корреляцию независимых переменных с выходной переменной MEDV.Мы будем выбирать только те функции, которые имеют корреляцию выше 0,5 (принимая абсолютное значение) с выходной переменной.

    Коэффициент корреляции имеет значения от -1 до 1
    - Значение, близкое к 0, означает более слабую корреляцию (точный 0 означает отсутствие корреляции)
    - Значение, близкое к 1, означает более сильную положительную корреляцию
    - Значение, близкое к -1, означает более сильную отрицательная корреляция

     # Использование корреляции Пирсона 
    plt.figure (figsize = (12,10))
    cor = df.corr ()
    sns.heatmap (cor, annot = True, cmap = plt.cm.Reds)
    plt.show ()
     # Корреляция с выходной переменной 
    cor_target = abs (cor ["MEDV"]) # Выбор сильно коррелированных функций
    related_features = cor_target [cor_target> 0.5]
    related_features

    Как мы видим, только функции RM, PTRATIO и LSTAT сильно коррелированы с выходной переменной MEDV. Следовательно, мы откажемся от всех остальных функций, кроме этих. Однако это еще не конец. Одно из предположений линейной регрессии заключается в том, что независимые переменные не должны коррелировать друг с другом.Если эти переменные коррелируют друг с другом, то нам нужно оставить только одну из них, а остальные отбросить. Итак, давайте проверим корреляцию выбранных признаков друг с другом. Это можно сделать, визуально проверив его по приведенной выше корреляционной матрице или по фрагменту кода ниже.

     print (df [[«LSTAT», «PTRATIO»]]. Corr ()) 
    print (df [[«RM», «LSTAT»]]. Corr ())

    Из приведенного выше кода это видно, что переменные RM и LSTAT сильно коррелированы друг с другом (-0.613808). Следовательно, мы оставим только одну переменную и отбросим другую. Мы сохраним LSTAT, поскольку его корреляция с MEDV выше, чем у RM.

    После удаления RM у нас остались две функции: LSTAT и PTRATIO. Это последние характеристики, которые дает корреляция Пирсона.

    Для метода оболочки требуется один алгоритм машинного обучения, и его производительность используется в качестве критерия оценки. Это означает, что вы вводите функции в выбранный алгоритм машинного обучения и в зависимости от производительности модели добавляете / удаляете функции.Это итеративный и дорогостоящий в вычислительном отношении процесс, но он более точен, чем метод фильтрации.

    Существуют различные методы оболочки, такие как обратное исключение, прямой выбор, двунаправленное исключение и RFE. Мы обсудим здесь обратное устранение и RFE.

    и. Обратное исключение

    Как следует из названия, мы сначала вводим в модель все возможные функции. Мы проверяем производительность модели, а затем итеративно удаляем худшие функции одну за другой, пока общая производительность модели не достигнет приемлемого диапазона.

    Показатель производительности, используемый здесь для оценки производительности функции, - pvalue. Если значение pvalue выше 0,05, мы удаляем эту функцию, в противном случае сохраняем ее.

    Сначала мы запустим здесь одну итерацию, чтобы получить представление о концепции, а затем запустим тот же код в цикле, который даст окончательный набор функций. Здесь мы используем модель OLS, которая расшифровывается как «обычные наименьшие квадраты». Эта модель используется для выполнения линейной регрессии.

     # Добавление постоянного столбца единиц, обязательного для sm.Модель OLS 
    X_1 = sm.add_constant (X) # Подходит для модели sm.OLS
    model = sm.OLS (y, X_1) .fit ()
    model.pvalues ​​

    Как мы видим, переменная AGE имеет наивысший p значение 0,9582293, что больше 0,05. Следовательно, мы удалим эту функцию и построим модель еще раз. Это итеративный процесс, который можно выполнить сразу с помощью цикла. Этот подход реализован ниже, что даст окончательный набор переменных, а именно CRIM, ZN, CHAS, NOX, RM, DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B и LSTAT

     #Backward Elimination 
    cols = list (X.columns)
    pmax = 1
    while (len (cols)> 0):
    p = []
    X_1 = X [cols]
    X_1 = sm.add_constant (X_1)
    model = sm.OLS (y, X_1). fit ()
    p = pd.Series (model.pvalues.values ​​[1:], index = cols)
    pmax = max (p)
    feature_with_p_max = p.idxmax ()
    if (pmax> 0,05):
    cols. remove (feature_with_p_max)
    else:
    breakselected_features_BE = cols
    print (selected_features_BE) Вывод: ['CRIM', 'ZN', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'DIS', 'RAD', «НАЛОГ», «PTRATIO», «B», «LSTAT»]

    ii.RFE (рекурсивное исключение признаков)

    Метод рекурсивного исключения признаков (RFE) работает путем рекурсивного удаления атрибутов и построения модели на основе оставшихся атрибутов. Он использует метрику точности для ранжирования функций в соответствии с их важностью. Метод RFE принимает в качестве входных данных модель, которая будет использоваться, и количество требуемых функций. Затем он дает рейтинг всех переменных, причем 1 является наиболее важной. Он также предоставляет свою поддержку, True - актуальная функция, а False - нерелевантная функция.

     model = LinearRegression () # Инициализация модели RFE 
    rfe = RFE (model, 7) # Преобразование данных с использованием RFE
    X_rfe = rfe.fit_transform (X, y) # Подгонка данных к модели
    model.fit (X_rfe, y )
    print (rfe.support_)
    print (rfe.ranking_) Вывод: [False False False True True True True False True True False
    True]
    [2 4 3 1 1 1 7 1 1 5 1 6 1]

    Здесь мы взяли модель LinearRegression с 7 функциями, и RFE дало ранжирование функций, как указано выше, но выбор числа «7» был случайным.Теперь нам нужно найти оптимальное количество функций, для которых точность максимальна. Мы делаем это, используя цикл, начиная с 1 функции и заканчивая 13. Затем мы берем ту, для которой точность наиболее высока.

     #no of features 
    nof_list = np.arange (1,13)
    high_score = 0
    # Переменная для сохранения оптимальных характеристик
    nof = 0
    score_list = []
    для n в диапазоне (len (nof_list)):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, размер_теста = 0.3, random_state = 0)
    model = LinearRegression ()
    rfe = RFE (model, nof_list [n])
    X_train_rfe = rfe.fit_transform (X_train, y_train)
    X_test_rfe = rfe.transform (X_trainfe_rfe)
    model , y_train)
    score = model.score (X_test_rfe, y_test)
    score_list.append (score)
    if (score> high_score):
    high_score = score
    nof = nof_list [n] print ("Оптимальное количество функций:% d "% nof)
    print (" Оценка с функциями% d:% f "% (nof, high_score)) Вывод: Оптимальное количество функций: 10
    Оценка с 10 функциями: 0.663581

    Как видно из приведенного выше кода, оптимальное количество функций равно 10. Теперь мы вводим 10 как количество функций в RFE и получаем окончательный набор функций, заданный методом RFE, следующим образом:

     cols = list (X .columns) 
    model = LinearRegression () # Инициализация модели RFE
    rfe = RFE (model, 10) # Преобразование данных с использованием RFE
    X_rfe = rfe.fit_transform (X, y) # Подгонка данных к модели
    model.fit (X_rfe , y)
    temp = pd.Series (rfe.support_, index = cols)
    selected_features_rfe = temp [temp == True].index
    print (selected_features_rfe) Вывод: Index (['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'DIS', 'RAD', 'PTRATIO',
    'LSTAT'],
    dtype = 'object')

    Встроенные методы являются итеративными в том смысле, что заботятся о каждой итерации процесса обучения модели и тщательно извлекают те функции, которые больше всего способствуют обучению для конкретной итерации. . Методы регуляризации - это наиболее часто используемые встроенные методы, которые наказывают функцию с учетом порогового значения коэффициента.

    Здесь мы сделаем выбор объектов с использованием регуляризации Лассо. Если объект не имеет значения, аркан штрафует его коэффициент и делает его равным 0. Следовательно, объекты с коэффициентом = 0 удаляются, а остальные берутся.

     reg = LassoCV () 
    reg.fit (X, y)
    print («Лучшая альфа с использованием встроенного LassoCV:% f»% reg.alpha_)
    print («Лучший результат с использованием встроенного LassoCV:% f "% reg.score (X, y))
    coef = pd.Series (reg.coef_, index = X.columns)
     print (" Выбранное лассо "+ str (sum (coef! = 0)) +" переменные и исключили другие "+ str (sum (coef == 0)) +" variables ") 
     imp_coef = coef.sort_values ​​() 
    import matplotlib
    matplotlib.rcParams ['figure.figsize'] = (8.0, 10.0)
    imp_coef.plot (kind = "barh")
    plt.title («Важность функции с использованием модели лассо»)

    Здесь Модель Lasso имеет все функции, кроме NOX, CHAS и INDUS.

    Мы увидели, как выбирать объекты, используя несколько методов для числовых данных, и сравнили их результаты. Теперь возникает путаница, какой метод выбрать в какой ситуации. Следующие пункты помогут вам принять это решение.

    1. Метод фильтрации менее точен. Это замечательно при выполнении EDA, его также можно использовать для проверки мультиколинейности данных.
    2. Методы Wrapper и Embedded дают более точные результаты, но, поскольку они требуют больших вычислительных ресурсов, эти методы подходят, когда у вас меньше возможностей (~ 20).

    В следующем блоге мы рассмотрим еще несколько методов выбора функций для выбора числовых, а также категориальных функций.

    .

    5 алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать ученым | Джордж Сейф

    Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает в себя группировку точек данных. Учитывая набор точек данных, мы можем использовать алгоритм кластеризации для классификации каждой точки данных в определенную группу. Теоретически точки данных, которые находятся в одной группе, должны иметь схожие свойства и / или функции, тогда как точки данных в разных группах должны иметь очень разные свойства и / или функции. Кластеризация - это метод обучения без учителя и распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях.

    В Data Science мы можем использовать кластерный анализ, чтобы получить ценную информацию из наших данных, наблюдая, в какие группы попадают точки данных, когда мы применяем алгоритм кластеризации. Сегодня мы рассмотрим 5 популярных алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать специалистам по данным, а также их плюсы и минусы!

    Кластеризация K-средних

    K-средних, вероятно, самый известный алгоритм кластеризации. Его преподают на многих вводных курсах по науке о данных и машинному обучению. Это легко понять и реализовать в коде! Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

    Кластеризация K-средних
    1. Для начала мы сначала выбираем несколько классов / групп для использования и случайным образом инициализируем их соответствующие центральные точки. Чтобы определить количество используемых классов, полезно быстро взглянуть на данные и попытаться выделить какие-либо отдельные группы. Центральные точки - это векторы той же длины, что и каждый вектор точек данных, и обозначены буквами «X» на рисунке выше.
    2. Каждая точка данных классифицируется путем вычисления расстояния между этой точкой и центром каждой группы, а затем классификации точки в группе, центр которой находится ближе всего к ней.
    3. На основе этих классифицированных точек мы повторно вычисляем центр группы, взяв среднее значение всех векторов в группе.
    4. Повторите эти шаги для заданного количества итераций или до тех пор, пока центры групп не будут сильно меняться между итерациями. Вы также можете выбрать случайную инициализацию групповых центров несколько раз, а затем выбрать прогон, который, похоже, обеспечил наилучшие результаты.

    K-Means имеет то преимущество, что он довольно быстр, поскольку все, что мы на самом деле делаем, это вычисляем расстояния между точками и центрами групп; очень мало вычислений! Таким образом, он имеет линейную сложность O ( n ).

    С другой стороны, у K-Means есть несколько недостатков. Во-первых, вы должны выбрать количество групп / классов. Это не всегда тривиально, и в идеале с алгоритмом кластеризации мы хотели бы, чтобы он выяснял их за нас, потому что цель этого - получить некоторое представление о данных. K-средство также начинается со случайного выбора центров кластеров и, следовательно, может давать разные результаты кластеризации при разных прогонах алгоритма. Таким образом, результаты могут быть неповторимыми и непротиворечивыми.Другие кластерные методы более последовательны.

    K-Medians - это еще один алгоритм кластеризации, связанный с K-средними, за исключением того, что вместо пересчета центральных точек группы с использованием среднего мы используем медианный вектор группы. Этот метод менее чувствителен к выбросам (из-за использования медианы), но намного медленнее для больших наборов данных, так как сортировка требуется на каждой итерации при вычислении медианного вектора.

    Кластеризация со средним сдвигом

    Кластеризация со средним сдвигом - это алгоритм на основе скользящего окна, который пытается найти плотные области точек данных.Это алгоритм на основе центроида, означающий, что цель состоит в том, чтобы найти центральные точки каждой группы / класса, который работает путем обновления кандидатов на центральные точки, чтобы они были средними точками в скользящем окне. Эти окна кандидатов затем фильтруются на этапе постобработки, чтобы исключить почти дубликаты, образуя окончательный набор центральных точек и их соответствующих групп. Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

    Кластеризация среднего сдвига для одного скользящего окна
    1. Чтобы объяснить средний сдвиг, мы рассмотрим набор точек в двумерном пространстве, как на иллюстрации выше.Мы начинаем с круглого скользящего окна с центром в точке C (выбранной случайным образом) и радиусом r в качестве ядра. Среднее смещение - это алгоритм подъема в гору, который включает итеративное смещение этого ядра в область с более высокой плотностью на каждом шаге до сходимости.
    2. На каждой итерации скользящее окно смещается в сторону областей с более высокой плотностью за счет смещения центральной точки на среднее значение точек внутри окна (отсюда и название). Плотность внутри скользящего окна пропорциональна количеству точек внутри него.Естественно, при переходе к среднему значению точек в окне он будет постепенно перемещаться в области с более высокой плотностью точек.
    3. Мы продолжаем сдвигать скользящее окно в соответствии со средним значением, пока не будет направления, в котором сдвиг может вместить больше точек внутри ядра. Посмотрите на рисунок выше; мы продолжаем перемещать круг до тех пор, пока не перестанем увеличивать плотность (то есть количество точек в окне).
    4. Этот процесс шагов с 1 по 3 выполняется с множеством скользящих окон, пока все точки не окажутся внутри окна.Когда несколько скользящих окон перекрываются, сохраняется окно, содержащее наибольшее количество точек. Затем точки данных группируются в соответствии со скользящим окном, в котором они находятся.

    Иллюстрация всего процесса от начала до конца со всеми скользящими окнами показана ниже. Каждая черная точка представляет собой центр тяжести скользящего окна, а каждая серая точка - это точка данных.

    Весь процесс кластеризации среднего сдвига

    В отличие от кластеризации K-средних, нет необходимости выбирать количество кластеров, поскольку средний сдвиг автоматически обнаруживает это.Это огромное преимущество. Тот факт, что центры кластера сходятся к точкам максимальной плотности, также весьма желателен, поскольку это довольно интуитивно понятно для понимания и хорошо подходит для естественного управления данными. Недостатком является то, что выбор размера / радиуса окна «r» может быть нетривиальным.

    Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN)

    DBSCAN - это кластерный алгоритм на основе плотности, аналогичный среднему сдвигу, но с несколькими заметными преимуществами.Посмотрите еще одну причудливую картинку ниже, и приступим!

    DBSCAN Smiley Face Clustering
    1. DBSCAN начинается с произвольной начальной точки данных, которая не была посещена. Окрестность этой точки выделяется с использованием расстояния epsilon ε (все точки, которые находятся в пределах расстояния ε, являются точками окрестности).
    2. Если в этой окрестности имеется достаточное количество точек (согласно minPoints), то начинается процесс кластеризации, и текущая точка данных становится первой точкой в ​​новом кластере.В противном случае точка будет помечена как шум (позже эта зашумленная точка может стать частью кластера). В обоих случаях эта точка помечается как «посещенная».
    3. Для этой первой точки в новом кластере точки в пределах ее окрестности расстояния ε также становятся частью того же кластера. Эта процедура приведения всех точек в окрестности ε к одному кластеру затем повторяется для всех новых точек, которые были только что добавлены в группу кластеров.
    4. Этот процесс шагов 2 и 3 повторяется до тех пор, пока не будут определены все точки в кластере i.e все точки в пределах ε окрестности кластера были посещены и помечены.
    5. Как только мы закончим с текущим кластером, новая непосещенная точка извлекается и обрабатывается, что приводит к обнаружению следующего кластера или шума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки не будут отмечены как посещенные. Поскольку в конце все точки были посещены, каждая точка будет отмечена либо как принадлежащая кластеру, либо как шумовая.

    DBSCAN обладает некоторыми большими преимуществами перед другими алгоритмами кластеризации.Во-первых, он вообще не требует определенного количества кластеров. Он также определяет выбросы как шумы, в отличие от среднего сдвига, который просто помещает их в кластер, даже если точки данных сильно отличаются. Кроме того, он может довольно хорошо находить кластеры произвольного размера и произвольной формы.

    Главный недостаток DBSCAN заключается в том, что он не работает так хорошо, как другие, когда кластеры имеют разную плотность. Это связано с тем, что установка порогового значения расстояния ε и minPoints для идентификации точек соседства будет изменяться от кластера к кластеру при изменении плотности.Этот недостаток также возникает с данными очень большого размера, поскольку снова становится сложно оценить пороговое значение расстояния ε.

    Кластеризация ожидания – максимизации (EM) с использованием моделей смешения гауссов (GMM)

    Одним из основных недостатков K-средних является наивное использование среднего значения для центра кластера. Мы можем понять, почему это не лучший способ решения задач, посмотрев на изображение ниже. С левой стороны человеческому глазу совершенно очевидно, что есть два круглых кластера с разным радиусом 'с одним и тем же средним значением.K-средние не справятся с этим, потому что средние значения кластеров очень близки друг к другу. K-среднее также не работает в тех случаях, когда кластеры не являются круговыми, опять же в результате использования среднего в качестве центра кластера.

    Два случая отказа для К-средних.

    Гауссовские модели смеси (GMM) дают нам больше гибкости, чем К-средние. С GMM мы предполагаем, что точки данных распределены по Гауссу; это менее ограничительное предположение, чем утверждение, что они являются круговыми с использованием среднего. Таким образом, у нас есть два параметра для описания формы кластеров: среднее значение и стандартное отклонение! Если взять пример в двух измерениях, это означает, что кластеры могут принимать любую эллиптическую форму (поскольку у нас есть стандартное отклонение как по осям x, так и по y).Таким образом, каждое гауссовское распределение относится к одному кластеру.

    Чтобы найти параметры гауссианы для каждого кластера (например, среднее и стандартное отклонение), мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый ожиданием – максимизацией (EM). Взгляните на рисунок ниже, как иллюстрацию подгонки гауссиан к кластерам. Затем мы можем приступить к процессу кластеризации ожидания – максимизации с использованием GMM.

    EM-кластеризация с использованием GMM
    1. Мы начинаем с выбора количества кластеров (как это делает K-Means) и случайной инициализации параметров гауссова распределения для каждого кластера.Можно попытаться дать хорошее предположение для начальных параметров, также быстро взглянув на данные. Хотя обратите внимание, как видно на графике выше, это не обязательно на 100%, поскольку гауссианы начинают наши как очень плохие, но быстро оптимизируются.
    2. Учитывая эти гауссовы распределения для каждого кластера, вычислите вероятность того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру. Чем ближе точка к центру Гаусса, тем больше вероятность, что она принадлежит этому кластеру. Это должно иметь интуитивный смысл, поскольку с распределением Гаусса мы предполагаем, что большая часть данных находится ближе к центру кластера.
    3. На основе этих вероятностей мы вычисляем новый набор параметров для гауссовых распределений, чтобы максимизировать вероятности точек данных в кластерах. Мы вычисляем эти новые параметры, используя взвешенную сумму позиций точек данных, где веса - это вероятности принадлежности точки данных к этому конкретному кластеру. Чтобы объяснить это наглядно, мы можем взглянуть на рисунок выше, в частности, на желтый кластер в качестве примера. Распределение начинается случайным образом на первой итерации, но мы видим, что большинство желтых точек находятся справа от этого распределения.Когда мы вычисляем сумму, взвешенную по вероятностям, даже несмотря на то, что рядом с центром есть некоторые точки, большинство из них находятся справа. Таким образом, естественно, что среднее значение распределения смещается ближе к этому набору точек. Мы также можем видеть, что большинство точек расположены «сверху-справа-снизу-слева». Поэтому стандартное отклонение изменяется, чтобы создать эллипс, который больше соответствует этим точкам, чтобы максимизировать сумму, взвешенную по вероятностям.
    4. Шаги 2 и 3 повторяются итеративно до сходимости, когда распределения не сильно меняются от итерации к итерации.

    Использование GMM дает два ключевых преимущества. Во-первых, GMM намного больше гибких с точки зрения ковариации кластера , чем K-средних; из-за параметра стандартного отклонения кластеры могут принимать любую форму эллипса, а не ограничиваться кругами. К-средние фактически являются частным случаем GMM, в котором ковариация каждого кластера по всем измерениям приближается к нулю. Во-вторых, поскольку GMM используют вероятности, они могут иметь несколько кластеров на точку данных. Таким образом, если точка данных находится в середине двух перекрывающихся кластеров, мы можем просто определить ее класс, сказав, что она принадлежит X-процентов к классу 1 и Y-процентам к классу 2.То есть GMM поддерживают смешанное членство .

    Агломеративная иерархическая кластеризация

    Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на 2 категории: нисходящие и восходящие. Восходящие алгоритмы обрабатывают каждую точку данных как единый кластер вначале, а затем последовательно объединяют (или агломерат ) пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены в один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, восходящая иерархическая кластеризация называется иерархической агломеративной кластеризацией или HAC .Эта иерархия кластеров представлена ​​в виде дерева (или дендрограммы). Корень дерева - это уникальный кластер, который собирает все образцы, а листья являются кластерами только с одним образцом. Перед тем, как перейти к шагам алгоритма, посмотрите рисунок ниже.

    Агломеративная иерархическая кластеризация
    1. Мы начинаем с обработки каждой точки данных как одного кластера, т.е. если в нашем наборе данных есть X точек данных, то у нас есть X кластеров. Затем мы выбираем метрику расстояния, которая измеряет расстояние между двумя кластерами.В качестве примера мы будем использовать среднее значение связи , которое определяет расстояние между двумя кластерами как среднее расстояние между точками данных в первом кластере и точками данных во втором кластере.
    2. На каждой итерации мы объединяем два кластера в один. Два кластера, которые необходимо объединить, выбираются как кластеры с наименьшей средней связью. То есть, согласно выбранной нами метрике расстояния, эти два кластера имеют наименьшее расстояние между собой, поэтому они наиболее похожи и должны быть объединены.
    3. Шаг 2 повторяется до тех пор, пока мы не достигнем корня дерева, то есть у нас есть только один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, мы можем выбрать, сколько кластеров мы хотим в конце, просто выбрав, когда прекратить объединение кластеров, то есть когда мы перестанем строить дерево!

    Иерархическая кластеризация не требует от нас указывать количество кластеров, и мы даже можем выбрать, какое количество кластеров выглядит лучше всего, поскольку мы строим дерево. Кроме того, алгоритм нечувствителен к выбору метрики расстояния; все они, как правило, работают одинаково хорошо, тогда как с другими алгоритмами кластеризации выбор метрики расстояния имеет решающее значение.Особенно хороший вариант использования методов иерархической кластеризации - это когда базовые данные имеют иерархическую структуру, и вы хотите восстановить иерархию; другие алгоритмы кластеризации не могут этого сделать. Эти преимущества иерархической кластеризации достигаются за счет более низкой эффективности, поскольку она имеет временную сложность O (n³) , в отличие от линейной сложности K-средних и GMM.

    .

    Прозрачность - PyMOLWiki

    Обзор

    Прозрачность используется для настройки прозрачности Surfaces и Slices . (Для других прозрачностей в PyMOL см. «Прозрачность мультфильма», «Прозрачность сферы» и «Прозрачность стикера».

    Использование

     установить прозрачность, F, выделение 

    , где F - это число с плавающей запятой в диапазоне [0,0–1,0] , где selection - это выбранная поверхность, к которой будет применено изменение (примеры см. Ниже).

    Для значения F , 1,0 будет невидимой, а 0,0 - полностью твердой поверхностью.

    Примеры

    Вся поверхность

    Измените прозрачность всей поверхности на 50%.

     # показать все поверхности с 50% прозрачностью. установить прозрачность, 0,5 
    • Изображение с частичной прозрачностью поверхности

    • Изображение, показывающее 100% поверхности с 65% прозрачностью.

    Отдельные элементы поверхности

    Простой пример, показывающий, как сделать частичную прозрачность поверхности.Это позволяет различным выборкам иметь разную прозрачность на одном и том же объекте (или также на разных объектах).

     # загрузить случайный белок получить 1rty # установить частичную прозрачность для выделенных остатков установить прозрачность, 0,65, т. 1–100 
    • Различные настройки прозрачности для разных объектов.

    • Различные настройки прозрачности для одного и того же объекта.

    .

    Смотрите также

© 2020 nya-shka.ru Дорогие читатели уважайте наш труд, не воруйте контент. Ведь мы стараемся для вас!