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	<title>Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean - Versionsgeschichte</title>
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	<updated>2026-05-30T16:22:22Z</updated>
	<subtitle>Versionsgeschichte dieser Seite in Wikipedia (Deutsch) – Lokale Kopie</subtitle>
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		<id>https://wiki-de.moshellshocker.dns64.de/index.php?title=Unweighted_Pair_Group_Method_with_Arithmetic_mean&amp;diff=698627&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Aka: /* Beschreibung der Methode */ https, Kleinkram</title>
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		<updated>2023-04-16T14:20:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;autocomment&quot;&gt;Beschreibung der Methode: &lt;/span&gt; https, Kleinkram&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Neue Seite&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Unweighted Pair Group Method with Arithmetic mean&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;, kurz &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;UPGMA&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; ({{deS}} etwa: &amp;#039;&amp;#039;Ungewichtete Paargruppenmethode mit [[Arithmetisches Mittel|arithmetischem Mittel]]&amp;#039;&amp;#039;) bezeichnet eine Variante der [[Hierarchische Clusteranalyse]]. Sie wird oft in der [[Bioinformatik]] zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume angewendet. Im Gegensatz zu anderen Verfahren wie der [[Neighbor-Joining-Algorithmus]] basiert UPGMA auf der Annahme der [[Molekulare Uhr|Molekularen Uhr]], d.&amp;amp;nbsp;h., dass alle [[Taxon|Taxa]] mit derselben konstanten Rate evolvieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Beschreibung der Methode ==&lt;br /&gt;
Gegeben ist eine Menge von Objekten und eine Distanzmatrix, welche die paarweisen Distanzen der Objekte enthält, wobei das Distanzmaß &amp;lt;math&amp;gt;d_{X,Y}&amp;lt;/math&amp;gt; die Eigenschaften einer [[Ultrametrik]] aufweisen muss.&lt;br /&gt;
Gesucht ist ein binärer Baum, dessen Blätter die Objekte darstellen und dessen Kanten &amp;#039;&amp;#039;möglichst gut&amp;#039;&amp;#039; die Distanzen in der Distanzmatrix reflektieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zu Beginn ist jedes Objekt in einem eigenen Cluster.&lt;br /&gt;
In jedem Schritt werden die beiden Cluster mit der geringsten Distanz zusammengefasst und die Distanzmatrix neu berechnet.&lt;br /&gt;
Die Distanz zwischen zwei Clustern ist der Mittelwert der paarweisen Distanzen aller Objekte in beiden Clustern.&lt;br /&gt;
Sei &amp;lt;math&amp;gt;X&amp;lt;/math&amp;gt; der neue Cluster, der aus den beiden Clustern &amp;lt;math&amp;gt;A&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;B&amp;lt;/math&amp;gt; gebildet wurde: &amp;lt;math&amp;gt;X = A \cup B&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Distanz zu einem Cluster &amp;lt;math&amp;gt;K&amp;lt;/math&amp;gt; berechnet sich dann bei WPGMA wie folgt:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_{X,K} := \frac{d_{A,K} + d_{B,K}}{2} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sind unterschiedlich viele Objekte in einem Cluster, so tragen diese bei WPGMA nicht gleichberechtigt zur Abstandsberechnung des neuen Clusters bei. Die Distanzen werden also in der Berechnung unterschiedlich &amp;#039;&amp;#039;gewichtet&amp;#039;&amp;#039; (daher: &amp;#039;&amp;#039;weighted&amp;#039;&amp;#039; PGMA).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Verwendet man das verbesserte UPGMA, so berechnen sich die neuen Distanzen mit:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
:&amp;lt;math&amp;gt;&lt;br /&gt;
d_{X,K} := \frac{|A| \cdot d_{A,K} + |B| \cdot d_{B, K}}{|A| + |B|} &lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dies bewirkt, dass alle Abstände gleichberechtigt, also &amp;#039;&amp;#039;ungewichtet&amp;#039;&amp;#039; (&amp;#039;&amp;#039;unweighted&amp;#039;&amp;#039;), in die Abstandsberechnung einbezogen werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der einfache Mittelwert der WPGMA ergibt ein gewichtetes Ergebnis, während der proportionale Mittelwert der UPGMA ein ungewichtetes Ergebnis liefert.&amp;lt;ref&amp;gt;https://www.mun.ca/biology/scarr/UPGMA_vs_WPGMA.htm&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Literatur ==&lt;br /&gt;
*R.R. Sokal and C.D. Michener.: &amp;#039;&amp;#039;A statistical method for evaluating systematic relationships.&amp;#039;&amp;#039; In: &amp;#039;&amp;#039;University of Kansas Science Bulletin&amp;#039;&amp;#039;, 38:1409–1438, 1958.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Einzelnachweise ==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Bioinformatik]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Clusteranalyse]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Aka</name></author>
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