nnclust parantes del final nuevo precio_vasquez

8/3/2019 NNclust Parantes Del Final Nuevo Precio_VASQUEZ

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Instructions on Using the tool ( Clustering using SelfOrganizing Maps

Step 1: Enter Your Data

(A) Enter your data in The Data worksheet, starting from the cell C13

(B) The observations should be in rows and the variables should be in columns.

(C) Above each column, choose appropriate Type (Use , Omit)

To drop a column from the clustering process - set the type = Omit

To use a column for clustering, set type = Use

You can use atmost 50 variables for Clustering. Application will automatically treat them all as c

Make sure that the number variables entered in Input sheet exactly matches total no.

Make sure that the number of observations entered in Input sheet is


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(D) In that Weights sheet a plot will be generated to visually depict which portion of the map capt


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ntinuous variables.

of columns in your data with type = Use

in your Data Sheet

on you want.

he values are strictly between 0 and 1

ictly between 0% and 100%

the start value to the end value

s are between -1 and 1.

s.

for the second run.

f time.

ther it has changed since last run

malize the data again.

vious run

hould start with fresh weights

et is protected.

dit the output

saved

ifferent clusters.


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ured how many data points.


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Neural Network based Clustering

( Using Kohonen's SelfOrganizing Maps (SOM) )

Learning parameter (shoul

Number of observations 1038 Start value( Needs to be between 5 and 5,000 ) End value

DecayNumber of Variables 3( Needs to be between 3 and 50 ) Sigma for the Gaussian n

as % of map width (should

Enter n , where n-Square = # neurons in the map 3 Start value( n needs to be between 2 and 10 ) End value

[ Note: By entering n you are specifying that the maximum Decaynumber of clusters will be at most n-square.

e.g. if you enter n = 4, you will get less than or equal to 16 clusters]

Number of training cycles 100( Needs to be between 1 and 1000 )

Randomize the order in which inputs

are presented to the map ? No


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be >0 and 0% and < 100% )

50.0%

1.0%

Exponential


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Enter your Data in this sheet

Instructions:

Start Entering your data from cell C13. Specify variable names in row 11.

Specify variable type in row 10. Use - to use variable for clustering, Omit - not to use t

Please make sure that there are no blank row or column in your data.

The variables that you use for clustering needs to be numeric

Any non-number in your data will be treated as missing value and will be replaced by the respective colu

Use Use Use Omit Omit

cantidad precio prom. X artic. total de factura Y4 Y5

1 7.000 7.000 49.000

1 7.000 7.000 49.000

1 4.000 4.000 16.000

1 3.000 5.000 15.000

1 3.000 4.000 12.000

1 3.000 5.000 15.000

1 5.000 4.000 20.000

1 3.000 3.500 10.5001 3.000 4.000 12.000

1 3.000 3.500 10.500

1 3.000 5.000 15.000

1 3.000 4.000 12.000

1 4.000 4.000 16.000

1 5.000 3.000 15.000

1 4.000 3.500 14.000

1 8.000 3.000 24.000

1 9.000 2.500 22.500

1 10.000 3.500 35.000

1 7.000 4.000 28.000

1 12.000 3.000 36.000

1 8.000 4.000 32.000

1 9.000 3.000 27.000

1 6.000 4.500 27.000

1 10.000 3.500 35.000

1 8.000 4.000 32.000

1 9.000 5.000 45.000

1 2.000 5.000 10.000

1 3.000 4.000 12.000

1 2.000 6.000 12.000

1 6.000 5.000 30.000

1 7.000 6.000 42.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.0002 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000


8/228

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.0002 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 5.000 35.000

2 7.000 5.000 35.000

2 7.000 7.000 49.000

2 7.000 7.000 49.0002 3.000 6.000 18.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 5.000 10.000

2 3.000 5.000 15.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 3.000 6.000 18.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000


9/228

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 4.500 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 3.000 6.000 18.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 2.000 5.000 10.0002 2.000 6.000 12.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 3.000 4.500 14.500

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.0002 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 4.000 3.000 12.000

2 3.000 5.000 15.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000


10/228

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 4.000 3.000 12.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.0002 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 1.500 7.500

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 1.500 15.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.0002 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 1.500 13.500

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 7.000 1.500 10.500

2 5.000 6.000 30.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 5.000 20.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.0002 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000


11/228

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 5.000 4.000 20.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.0002 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.0002 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 1.500 15.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 1.500 15.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 5.000 15.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.0002 3.000 3.000 10.500

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000


12/228

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.0002 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.0002 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.0002 3.000 4.000 12.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 5.000 20.000

2 2.000 6.000 12.000


13/228

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 4.500 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.0002 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 1.500 15.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.0002 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 3.000 5.500 16.000

2 3.000 5.000 15.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.5002 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000


14/228

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.0002 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.0002 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 2.000 5.000 10.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.5002 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000


15/228

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.0002 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 7.000 4.000 28.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.0002 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

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2 12.000 2.500 30.000

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2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.0002 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000


16/228

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.0002 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.0002 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 8.000 3.000 24.000

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2 12.000 1.500 18.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000


17/228

2 2.000 5.000 10.000

2 4.000 4.000 16.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.0002 2.000 5.000 10.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.0002 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 9.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.0002 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000


18/228

2 8.000 3.000 24.000

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.0002 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.0002 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.0002 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000


19/228

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.0002 4.000 4.000 16.000

2 5.000 3.000 15.000

2 4.000 3.500 14.000

2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 1.500 15.000

2 8.000 4.000 32.0002 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

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2 5.000 3.000 15.000

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2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.0002 7.000 4.000 28.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

2 2.000 5.000 10.000


20/228

2 1.000 4.000 4.000

2 2.000 6.000 12.000

2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.0002 2.000 6.000 12.000

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

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2 8.000 3.000 24.000


21/228

2 9.000 2.500 22.500

2 10.000 3.500 35.000

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 1.500 18.000

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2 10.000 3.500 35.0002 8.000 4.000 32.000

2 9.000 5.000 45.000

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2 7.000 6.000 42.000

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2 1.000 5.000 5.000

2 2.000 6.000 12.000

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2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

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2 1.000 5.000 5.000

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2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500


22/228

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

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2 3.000 3.500 10.500

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2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

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2 10.000 3.500 35.000

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2 2.000 5.000 10.000

2 1.000 4.000 4.000


23/228

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2 6.000 5.000 30.000

2 7.000 6.000 42.000

2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

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2 2.000 6.000 12.0002 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 10.000

2 3.000 3.000 10.500

2 2.000 3.000 6.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 4.000 12.000

2 4.000 4.000 16.000

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2 9.000 2.500 22.500

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2 9.000 3.000 27.000

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2 1.000 4.000 4.000

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2 6.000 5.000 30.000

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2 8.000 3.000 24.000

2 9.000 2.500 22.500


24/228

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2 7.000 4.000 28.000

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2 6.000 5.000 30.000

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2 5.000 6.000 30.000

2 2.000 3.000 6.000

2 1.000 5.000 5.000

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25/228

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2 3.000 3.000 9.000

2 3.000 3.500 10.500

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2 1.000 4.000 4.000


26/228

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27/228

2 7.000 4.000 28.000

2 12.000 2.500 30.000

2 8.000 4.000 32.000

2 9.000 3.000 27.000

2 6.000 4.500 27.000

2 10.000 3.500 35.000

2 8.000 4.000 32.0002 9.000 5.000 45.000

2 12.000 1.500 18.000


28/228

he variable for clustering

mn mean

Omit Omit Omit Omit Omit Omit

Y6 Y7 Y8 Y9 X10 X11


29/228


30/228


31/228


32/228


33/228


34/228


35/228


36/228


37/228


38/228


39/228


40/228


41/228


42/228


43/228


44/228


45/228


46/228


47/228


48/228


49/228


X12 X13 X14 X15 X16 X17


50/228


51/228


52/228


53/228


54/228


55/228


56/228


57/228


58/228


59/228


60/228


61/228


62/228


63/228


64/228


65/228


66/228


67/228


68/228


69/228


70/228


X18 X19 X20 X21 X22 X23


71/228


72/228


73/228


74/228


75/228


76/228


77/228


78/228


79/228


80/228


81/228


82/228


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84/228


85/228


86/228


87/228


88/228


89/228


90/228


91/228


X24 X25 X26 X27 X28 X29


92/228


93/228


94/228


95/228


96/228


97/228


98/228


99/228


100/228


101/228


102/228


103/228


104/228


105/228


106/228


107/228


108/228


109/228


110/228


111/228


112/228


113/228


114/228


115/228


116/228


117/228


118/228


119/228


120/228


121/228


122/228


123/228


124/228


125/228


126/228


127/228


128/228


129/228


130/228


131/228


132/228


133/228


X36 X37 X38 X39 X40 X41


134/228


135/228


136/228


137/228


138/228


139/228


140/228


141/228


142/228


143/228


144/228


145/228


146/228


147/228


148/228


149/228


150/228


151/228


152/228


153/228


154/228


X42 X43 X44 X45 X46 X47


155/228


156/228


157/228


158/228


159/228


160/228


161/228


162/228


163/228


164/228


165/228


166/228


167/228


168/228


169/228


170/228


171/228


172/228


173/228


174/228


175/228

Omit Omit Omit

X48 X49 X50


176/228


177/228

49 0.194487 0.843348 3

50 0.251106 0.908563 3

51 0.196081 0.914276 3

52 0.102865 0.751326 3

53 0.198675 0.072174 1

54 0.257125 0.763016 3

55 0.198526 0.926195 356 0.126011 0.855179 3

57 0.183912 0.942752 3

58 0.216535 0.921359 3

59 0.197115 0.792911 3

60 0.121745 0.796995 3

61 0.221403 0.891458 3

62 0.070205 0.744317 3

63 0.126338 0.827623 3

64 0.200469 0.828906 3

65 0.138088 0.754148 3

66 0.127233 0.821261 3

67 0.201411 0.734678 368 0.199145 0.856691 3

69 0.099964 0.849492 3

70 0.248281 0.753544 3

71 0.101616 0.892901 3

72 0.264631 0.789773 3

73 0.262094 0.828971 3

74 0.195572 0.904495 3

75 0.25363 0.838927 3

76 0.270349 0.891223 3

77 0.18527 0.726878 3

78 0.216224 0.882757 3

79 0.081524 0.783876 3

80 0.166283 0.727754 381 0.119343 0.843652 3

82 0.225586 0.825618 3

83 0.223433 0.796674 3

84 0.095645 0.91973 3

85 0.186564 0.929212 3

86 0.157236 0.149012 1

87 0.081554 0.920731 3

88 0.278211 0.92449 3

89 0.264911 0.766289 3

90 0.079646 0.764186 3

91 0.272148 0.823933 3

92 0.193652 0.786354 393 0.104759 0.753761 3

94 0.07952 0.761033 3

95 0.175536 0.848648 3

96 0.098202 0.78662 3

97 0.145544 0.856649 3

98 0.145122 0.724758 3

99 0.15277 0.728388 3

100 0.20799 0.860235 3


178/228

101 0.232433 0.72279 3

102 0.282946 0.752545 3

103 0.262297 0.871144 3

104 0.115708 0.945787 3

105 0.199653 0.732831 3

106 0.167716 0.770224 3

107 0.143294 0.84272 3108 0.073945 0.868846 3

109 0.220497 0.716899 3

110 0.192384 0.88227 3

111 0.065666 0.8834 3

112 0.178517 0.925296 3

113 0.223983 0.771266 3

114 0.184799 0.788473 3

115 0.113382 0.857945 3

116 0.251804 0.83133 3

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118 0.224371 0.833934 3

119 0.067805 0.838932 3120 0.192748 0.773456 3

121 0.073613 0.940055 3

122 0.05874 0.725732 3

123 0.224361 0.756746 3

124 0.09352 0.825159 3

125 0.073108 0.82775 3

126 0.153776 0.816259 3

127 0.109207 0.749589 3

128 0.122855 0.83024 3

129 0.128619 0.798961 3

130 0.17691 0.819889 3

131 0.229227 0.813471 3

132 0.176047 0.752808 3133 0.231145 0.764024 3

134 0.280469 0.862971 3

135 0.088701 0.918886 3

136 0.224956 0.793955 3

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138 0.051677 0.900502 3

139 0.17264 0.894137 3

140 0.201336 0.808417 3

141 0.136551 0.831106 3

142 0.262653 0.832793 3

143 0.196782 0.77534 3

144 0.113505 0.887909 3145 0.100076 0.917859 3

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148 0.163009 0.777793 3

149 0.198571 0.734596 3

150 0.050198 0.876115 3

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152 0.16129 0.26041 1


179/228

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154 0.212151 0.864328 3

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156 0.113018 0.738411 3

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158 0.117974 0.734995 3

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161 0.145646 0.872751 3

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163 0.255781 0.814928 3

164 0.16165 0.826078 3

165 0.154434 0.798194 3

166 0.06585 0.909823 3

167 0.105827 0.861127 3

168 0.184041 0.859278 3

169 0.10371 0.920401 3

170 0.139121 0.886999 3

171 0.166666 0.818177 3172 0.24419 0.768267 3

173 0.225099 0.8945 3

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175 0.066537 0.751361 3

176 0.262914 0.907261 3

177 0.27262 0.875096 3

178 0.057425 0.851587 3

179 0.181074 0.81711 3

180 0.120926 0.817453 3

181 0.106024 0.932942 3

182 0.159716 0.767221 3

183 0.116641 0.912997 3

184 0.242168 0.743686 3185 0.274121 0.271602 1

186 0.131545 0.771641 3

187 0.226998 0.79441 3

188 0.077145 0.817777 3

189 0.264787 0.910787 3

190 0.263779 0.808905 3

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192 0.086256 0.941859 3

193 0.254957 0.903019 3

194 0.282185 0.885053 3

195 0.057433 0.791093 3

196 0.223131 0.905045 3197 0.060633 0.883633 3

198 0.164089 0.718101 3

199 0.138676 0.7562 3

200 0.051296 0.733423 3

201 0.186874 0.854111 3

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203 0.183707 0.906507 3

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180/228


181/228

257 0.050437 0.832988 3

258 0.209726 0.78342 3

259 0.152696 0.900875 3

260 0.107064 0.846735 3

261 0.055095 0.741654 3

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265 0.207142 0.926381 3

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269 0.242369 0.896464 3

270 0.084808 0.844973 3

271 0.090971 0.833919 3

272 0.247664 0.722412 3

273 0.118964 0.894008 3

274 0.160194 0.764762 3

275 0.243761 0.755742 3276 0.158285 0.91228 3

277 0.134175 0.843932 3

278 0.207086 0.817429 3

279 0.089065 0.859918 3

280 0.108827 0.854776 3

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283 0.18481 0.755999 3

284 0.220631 0.102553 1

285 0.198089 0.814656 3

286 0.274178 0.911693 3

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288 0.224928 0.878576 3289 0.086604 0.849356 3

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291 0.096308 0.917827 3

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296 0.152086 0.725454 3

297 0.260912 0.948275 3

298 0.190394 0.795159 3

299 0.256249 0.873907 3

300 0.270227 0.810469 3301 0.204224 0.873269 3

302 0.100617 0.72554 3

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304 0.204755 0.85205 3

305 0.193982 0.91049 3

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307 0.067629 0.781922 3

308 0.186384 0.741393 3


182/228


183/228


184/228

413 0.17129 0.811199 3

414 0.069446 0.771204 3

415 0.205181 0.812576 3

416 0.281157 0.280201 1

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418 0.21349 0.791268 3

419 0.07173 0.849372 3420 0.211445 0.917316 3

421 0.092177 0.817256 3

422 0.278455 0.862634 3

423 0.108854 0.801006 3

424 0.050861 0.799442 3

425 0.261342 0.746462 3

426 0.23073 0.736131 3

427 0.247395 0.758284 3

428 0.110327 0.943816 3

429 0.143245 0.739018 3

430 0.054934 0.807903 3

431 0.115592 0.786488 3432 0.077326 0.771318 3

433 0.191906 0.949529 3

434 0.103916 0.83607 3

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439 0.240891 0.722537 3

440 0.266671 0.910803 3

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442 0.162086 0.803976 3

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447 0.091912 0.854337 3

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449 0.251718 0.078364 1

450 0.092609 0.87774 3

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185/228

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186/228


187/228


188/228

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189/228


190/228

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191/228

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192/228


193/228


194/228

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195/228

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1024 0.076224 0.762318 3

1025 0.255821 0.880376 3

1026 0.176935 0.787002 3

1027 0.192993 0.860194 3

1028 0.221816 0.757689 31029 0.256605 0.800664 3

1030 0.06482 0.893772 3

1031 0.211403 0.838802 3

1032 0.067811 0.824243 3

1033 0.19332 0.931387 3

1034 0.200042 0.889262 3

1035 0.071464 0.90235 3

1036 0.129299 0.933383 3


196/228


197/228

Table of Nueron weights

1038

Nrn ID Row Col X Y #Obs % Obs

1 1 1 0.167 0.17 31 0.09 1.00 1.002 1 2 0.16667 0.5 0 0.09 1.00 1.00

3 1 3 0.16667 0.83333 1007 0.11 0.32 0.40

4 2 1 0.5 0.16667 0 0.09 1.00 1.00

5 2 2 0.5 0.5 0 0.09 1.00 1.00

6 2 3 0.5 0.83333 0 0.11 0.32 0.40

7 3 1 0.83333 0.16667 0 0.09 1.00 1.00

8 3 2 0.83333 0.5 0 0.09 1.00 1.00

9 3 3 0.83333 0.83333 0 0.11 0.32 0.40


198/228


199/228


200/228


201/228

43 2

44 2

45 2

46 2

47 2

48 2

49 2

50 2

51 2

52 2

53 1

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55 2

56 2

57 2

58 2

59 2

60 2

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63 2

64 2

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66 2

67 2

68 2

69 2

70 2

71 2

72 2

73 274 2

75 2

76 2

77 2

78 2

79 2

80 2

81 2

82 2

83 2

84 2

85 2

86 1

87 2

88 2

89 2

90 2

91 2

92 2

93 2

94 2


202/228


203/228

147 2

148 2

149 2

150 2

151 2

152 1

153 2

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156 2

157 2

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172 2

173 2

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175 2

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177 2178 2

179 2

180 2

181 2

182 2

183 2

184 2

185 1

186 2

187 2

188 2

189 2

190 2

191 2

192 2

193 2

194 2

195 2

196 2

197 2

198 2


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251 1

252 2

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255 2

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260 2

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265 2

266 2

267 2

268 2

269 2270 2

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272 2

273 2

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275 2

276 2

277 2

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279 2

280 2

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283 2

284 1

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289 2

290 2

291 2

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407 2

408 2

409 2

410 2

411 2

412 2

413 2

414 2

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419 2

420 2

421 2

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424 2

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427 2

428 2

429 2

430 2

431 2

432 2

433 2

434 2

435 2

436 2

437 2438 2

439 2

440 2

441 2

442 2

443 2

444 2

445 2

446 2

447 2

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449 1

450 2

451 2

452 2

453 2

454 2

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456 2

457 2

458 2


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563 2

564 2

565 2

566 2

567 2

568 2

569 2

570 2

571 2

572 2

573 2

574 2

575 2

576 2

577 2

578 2

579 2

580 2

581 1582 2

583 2

584 2

585 2

586 2

587 2

588 2

589 2

590 2

591 2

592 2

593 2594 2

595 2

596 2

597 2

598 2

599 2

600 2

601 2

602 2

603 2

604 2

605 2

606 2

607 2

608 2

609 2

610 2

611 2

612 2

613 2

614 1


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219/228


220/228


221/228


222/228

X1 X2 X3 X4 X5 X6

1 8.701 10.874 9.848 9.641 6.855 9.692

2 8.967 10.984 8.115 9.661 10.999 10.884

3 9.692 9.417 10.099 9.199 9.036 8.813

4 8.509 10.417 10.628 10.342 11.568 7.996

5 9.297 8.181 8.815 11.063 7.743 10.6186 10.593 9.817 9.141 11.419 9.175 10.436

7 9.949 10.642 9.527 9.650 9.043 9.707

8 9.784 7.447 10.703 10.592 10.041 10.399

9 11.706 10.172 10.265 10.744 10.135 7.315

10 9.928 10.693 8.980 11.247 9.403 10.769

11 9.385 9.505 10.018 10.681 8.946 10.492

12 8.589 9.126 7.892 10.779 9.291 12.378

13 8.746 8.879 9.425 9.742 11.390 10.054

14 8.180 9.153 9.150 11.050 11.341 9.537

15 9.327 10.784 11.692 10.208 9.363 10.558

16 10.570 9.773 11.958 9.869 10.426 9.164

17 9.886 8.651 9.192 8.878 8.984 9.36718 10.014 9.966 10.464 8.712 9.433 9.688

19 8.499 9.134 10.146 11.165 12.977 10.009

20 7.397 10.340 9.131 11.225 9.175 10.879

21 21.500 20.613 18.227 18.440 22.065 20.334

22 19.471 21.401 19.091 21.826 19.764 21.320

23 19.373 19.971 20.148 20.823 19.942 21.660

24 18.848 18.957 21.287 20.809 20.270 20.898

25 21.331 19.307 20.966 19.104 18.107 20.540

26 18.769 22.518 20.356 20.083 20.259 19.522

27 19.543 19.327 20.029 20.690 19.232 19.924

28 21.179 22.136 17.865 21.822 19.786 19.804

29 20.420 20.395 20.684 18.650 19.025 20.544

30 19.951 21.256 19.855 20.470 19.894 19.672

31 20.717 20.453 20.081 18.419 20.850 19.779

32 21.083 18.699 20.084 19.294 19.498 20.491

33 20.278 18.424 19.940 20.516 18.943 18.186

34 20.461 19.394 20.587 19.430 18.890 19.107

35 18.606 19.840 19.567 19.718 20.547 19.199

36 18.885 21.491 19.537 21.443 19.466 20.833

37 20.755 20.327 21.524 19.228 22.028 18.370

38 20.219 22.319 20.977 20.286 20.551 18.885

39 19.536 20.654 19.598 19.331 19.223 20.650

40 19.584 17.766 20.568 19.387 20.132 21.107

41 21.067 19.463 18.672 21.161 19.413 21.202

42 19.477 20.208 20.039 21.689 20.300 19.04143 20.060 19.960 20.679 20.377 20.679 20.249

44 20.329 19.153 20.512 19.621 19.019 18.687

45 18.315 20.183 19.331 18.684 18.198 18.878

46 20.141 19.907 17.811 21.813 20.267 18.781

47 19.839 20.175 19.810 20.255 19.820 18.418

48 19.566 20.333 21.419 20.033 19.665 22.965

49 19.124 21.572 20.415 19.919 20.169 20.270

50 21.911 22.099 19.469 20.776 20.704 20.467


223/228


224/228


225/228

X7 X8 X9

10.135 11.669 10.163

9.704 10.765 8.232

9.836 10.238 10.507

10.018 7.203 8.913

10.363 10.306 9.102

11.050 9.258 10.195

9.617 10.166 11.004

8.094 10.082 8.580

11.521 10.959 10.327

9.457 10.940 9.125

10.044 10.073 9.989

9.212 11.451 11.436

9.244 11.193 7.975

9.930 12.189 10.135

10.000 9.433 11.659

10.281 10.747 8.574

10.502 8.584 9.09110.415 11.307 12.202

8.753 10.797 11.893

10.682 10.611 10.748

20.172 19.520 20.449

20.967 19.388 20.583

21.309 20.361 19.793

20.202 18.280 18.620

21.098 18.440 20.640

19.800 18.232 19.410

21.088 20.093 19.374

21.016 19.996 19.509

20.522 19.471 19.51620.713 19.362 20.342

18.251 19.916 21.477

19.236 19.767 18.268

21.018 22.488 20.071

19.618 18.391 19.829

21.188 22.083 19.235

20.476 19.354 21.261

18.739 21.184 18.801

20.098 19.096 19.417

21.167 22.160 20.511

21.939 21.578 18.637

20.021 20.641 20.359

20.951 18.442 20.952

20.496 18.992 21.431

21.018 18.997 19.743

19.455 19.613 18.863

20.713 21.509 22.809

20.787 22.508 20.092

19.938 20.447 21.364

21.611 19.342 20.115

20.061 21.203 20.257


226/228

21.100 22.013 21.532

18.968 19.556 19.417

19.022 20.295 21.758

19.432 19.371 20.760

29.094 29.745 28.879

29.948 30.074 28.705

29.015 28.928 30.825

31.541 30.529 29.252

30.682 29.550 30.205

31.515 31.303 29.354

30.170 29.577 28.550

30.767 30.488 29.454

30.156 29.577 27.848

30.529 29.973 30.253

28.884 30.482 29.701

28.822 29.595 31.396

29.805 30.262 30.327

28.610 30.318 28.547

30.807 29.572 29.74031.389 29.970 29.383

31.714 28.405 30.342

30.129 29.180 31.458

28.279 29.522 30.160

30.430 31.216 29.572

29.775 30.882 31.138

31.461 28.914 28.341

29.939 31.825 29.258

30.410 28.900 28.211

29.899 30.795 29.552

29.847 30.044 29.686

40.531 40.825 39.69140.542 39.416 39.832

39.590 39.204 40.728

38.475 41.140 39.630

39.908 40.163 40.560

39.456 40.759 40.717

41.347 39.932 38.618

38.882 40.059 43.322

40.820 40.369 40.095

40.826 40.651 41.596

41.216 41.053 41.067

40.890 39.076 39.217

41.299 39.006 40.315

40.965 41.575 39.978

39.716 38.894 40.224

38.166 39.266 38.894

39.929 40.352 40.577

39.019 40.152 39.895

41.454 40.371 38.504

39.940 40.278 41.488

40.847 41.013 39.154

40.243 40.573 40.631


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nnclust parantes del final nuevo precio_vasquez

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