Рисунок 5.16. Дерево с соседями и .
Таким образом, выбор ближайших таксонов для присоединения ввел заблуждение; нужен более сложный критерий выбора таксонов для присоединения. Чтобы изобрести его, представьте себе дерево, в котором таксоны и являются соседями, соединенными в вершине , а каким-то образом соединена с оставшимися таксонами , как показано на рисунке 5.16.
Если данные точно соответствуют этому метрическому дереву, то для каждого
, дерево будет включать поддерево, подобное изображенному на рисунке 5.17.
Рисунок 5.17. Поддерево дерева на рисунке 5.16.
Но на этом рисунке видим, что
, так как в сумму слева входят только длины четырех ребер, отходящих от листьев дерева, а в сумму справа – все они и, кроме того, удвоенная длина центрального ребра. Это неравенство называется 4-точечным условием для соседей. Если
и являются соседями, то неравенство верно для любых значений из диапазона от 3 до .Условие 4-точек лежит в основе метода присоединения соседей, но предстоит еще много работы, чтобы перевести его в простую для применения форму. Для фиксированного существует возможных значения удовлетворяющих условию при . Если просуммировать 4-точечные неравенства по этим , то получим следующее неравенство, содержащее сумму расстояний .
Чтобы упростить это неравенство, определим общее расстояние от таксона до всех других таксонов как , где расстояние в сумме интерпретируется как 0, естественным образом. Затем, добавление к каждой стороне исходного неравенства позволяет записать его в более простой форме следующим незамысловатым образом .
Вычитание
из частей неравенство придает ему ещё более симметричную форму .Наконец, если рассмотреть эту последовательность действий для произвольных и , а не только для и , то можно ввести обозначение .
Тогда, если
и являются соседями, то имеет место для всех .Это дает критерий, используемый в методе присоединения соседей: из данных расстояний
, заполоняется новая таблица значений . Затем для соединения выбирается пара таксонов с наименьшим значением . Приведенный выше вывод формулы для вычисления показывает, что если и являются соседями, то соответствующее им значение будет наименьшим из значений в -й строке, -м столбце таблицы. Более глубокий анализ, который провели Штудер и Кеплер в 1988 году, показывает, что если данные идеально подходят к дереву, то наименьшая запись во всей таблице значений 
