(به : ) یکی از روشهای ساده ای است که بر مبنای توده کردن یا خوشه بندی سلسله مراتبی مخصوصاً برای ساخت در به کار می‌رود (در حالی که نرخ تکامل را ثابت در نظر می‌گیرد( )). این روش برای استنباط رابطه‌ها روش مناسبی نیست مگر اینکه فرض شود برای داده‌های مورد استفاده آزمایش شده و برای آنها توجیه شده‌است.
روند کار آن به این شکل است که فاصلهٔ بین دو داده را از روی بررسی می‌کند و به کمک آن درختی ریشه دار می‌سازد.
این الگوریتم به Sokal و Michener نسبت داده می‌شود. Finon Murtagh و بعضی دیگر این الگوریتم را در زمان بهینه به کار برده‌اند.
 اگر یک داشته باشیم و بخواهیم زمان تکامل را برای گونه‌های مختلف اندازه‌گیری کنیم، می‌توانیم به هر گره در ریشه دار یک عدد نسبت دهیم که سن گونه را تعیین می‌کند. برای هر گره V سن آن را با (age(V نشان می‌دهیم. در این حالت تمام گره‌های ریشه سن ۰ دارند چون در حال حاضر موجود هستند. همچنین وزن (v,u) از طریق محاسبه (age(u)-age(v محاسبه می‌شود؛ بنابراین طول مسیر بین ریشه تا هر گره تفاوت سنی آن‌ها را نشان می‌دهد. چنین درختی که فاصله ریشه تا هر برگ آن برابر است فراشاخص(به : ) نامید می‌شود.
این الگوریتم یک قدم بهتر از افزایشی است. اما با این حال همیشه جواب درست نمی‌دهد چراکه نزدیک‌ترین خوشه‌ها لزوماً در درخت، همسایه نیستند.
 قصد ما این است که از یک درخت فراشاخص برای شرح استفاده کنیم. روش جفت گروه بدون وزن با میانگین حسابی (به : ) یک روش برای است که در علم بیوانفورماتیک از یک ساعت مولکولی فرضی برای ساخت درخت تکاملی فراشاخص استفاده می‌کند.
 یک ماتریس به نام D با تعداد سطرها وستونهای برابر n در نظر می‌گیریم. برای ساخت درخت در هر گام دو خوشه نزدیک به یکدیگر باهم ترکیب شده و خوشه ایی در سطح بالاتر را می‌سازند. فاصله بین دو خوشه A و B برابر میانگین فاصله بین همه جفتهای x در A و y در B می‌باشد؛ که همان متوسط فاصله دو خوشه می‌باشد.
 این فرایند تا زمانی که تنها یک خوشه داشته باشیم ادامه می‌یابد.
 مربوط به این الگوریتم در ادامه آمده‌است: 
 عکس زیر بازسازی درخت با UPGMA برای ماتریس فاصلهٔ افزایشی را نشان می‌دهد. همان‌طور که ذکر شد، الگوریتم UPGMA با تشکیل یک خوشه برای هر برگ شروع می‌شود. در هر مرحله، دو نزدیکترین خوشهٔ C1 و C2 شناسایی می‌شود، آنها را به یک گره جدید C متصل می‌کند و C به C1 و C2 را با یال جهت دار متصل می‌کند. سن C برابر با نصف مقدار ماتریس فاصله در سطر و ستون مربوط به C1 و C2 است.
سپس این روند را تکرار می‌کنیم تا زمانی که تنها یک خوشه باقی بماند.
در مثال زیر در مرحلهٔ اول، یک ماتریس فاصلهٔ افزایشی (به انگلیسی: additive) و ۴ خوشهٔ مجزا داریم. سپس دو نزدیک‌ترین خوشه که مقدارشان ۲ است انتخاب می‌شوند (در مرحلهٔ دوم با رنگ قرمز مشخص شده‌است). این دو خوشه به هم وصل می‌شوند و یک خوشهٔ جدید ایجاد می‌کنند. سن خوشهٔ جدید برابر با نصف مقدار ماتریس فاصلهٔ انتخاب شده، یعنی ۱ خواهد بود(۱=۲÷۲).
وزن یال‌ها هم از تفاضل سن خوشه جدید و خوشه‌های قبلی پیدا می‌شود.
 در مرحله بعد سطر و ستون مربوط به خوشه‌های قبلی حذف شده و سطر و ستون مربوط به خوشهٔ جدید جایگزین آن‌ها خواهد شد. سپس مانند مرحلهٔ قبل دو نزدیک‌ترین خوشه که اینجا مقدار ۳ دارند انتخاب شده و با هم ترکیب می‌شوند. در مرحلهٔ بعد هم پس از اصلاح ماتریس، دو خوشهٔ باقی مانده در هم ادغام می‌شوند و درخت نهایی ساخته می‌شود.
 الگوریتم بدیهی UPGMA از پیچیدگی زمانی می‌باشد. اگر از برای نگهداری فاصله‌های هر خوشه از خوشهٔ دیگر استفاده کنیم، به کاهش خواهد یافت. روش‌های دیگری نظیر وجود دارند که دارای پیچیدگی زمانی برای داده با تعداد ابعاد ثابت k می‌باشد. مقالهٔ هم روش دیگری برای پیچیدگی زمانی ارائه داده‌است.
 در علم الگوریتم UPGMA یکی از پرکاربردترین روش‌ها برای دسته‌بند عناصر مختلف (مثلا نقشه‌های مربوط به زیست‌بوم گیاهی) است که در آن از شباهت دوتایی متغیرها توصیفی آن عناصر استفاده می‌شود.
در علم از این الگوریتم برای ساخت استفاده می‌شود. البته در ابتدا این روش برای پروتئین‌ها مورد استفاده قرار می‌گرفته‌است ولی در حال حاضر بیشتر برای ساخت درخت راهنما برای سایر روشهای پیچیده‌تر دوباره سازی به کار می‌رود. برای مثال در به بررسی شته‌های غالب نهالستان‌های مرکبات استان‌های گیلان و مازندران و نقش آنها در انتقال ویروس تریستزا با استفاده از UPGMA پرداخته شده‌است.
{"title": "روش جفت گروه بدون وزن با میانگین حسابی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%B1%D9%88%D8%B4_%D8%AC%D9%81%D8%AA_%DA%AF%D8%B1%D9%88%D9%87_%D8%A8%D8%AF%D9%88%D9%86_%D9%88%D8%B2%D9%86_%D8%A8%D8%A7_%D9%85%DB%8C%D8%A7%D9%86%DA%AF%DB%8C%D9%86_%D8%AD%D8%B3%D8%A7%D8%A8%DB%8C&oldid=34551596", "language": "fa"}