Clustering Analysis pada Dataset Travel Reviews Menggunakan Metode K-Means, K-Medians, DBSCAN, Mean Shift, dan Fuzzy C-Means dengan Evaluasi Silhouette Coefficient
24031554018_ANDIKA FEBRIANTO, 24031554193_MUHAMMAD KHOIRUL ILHAM
2026-04-13
Analisis ini bertujuan untuk mengelompokkan data preferensi wisata pengguna berdasarkan dataset Travel Reviews menggunakan beberapa metode clustering, yaitu K-Means, K-Medians, DBSCAN, Mean Shift, dan Fuzzy C-Means. Dataset yang digunakan merupakan data mentah yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, yang berisi penilaian pengguna terhadap berbagai kategori tempat wisata. Sebelum dilakukan proses clustering, data terlebih dilakukan preprocessing berupa penghapusan fitu yang tidak relevan serta normalisasi menggunakan metode standardisasi untuk memastikan keseragaman skala antar fitur. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette, yang menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik adalah dua. Setiap metode clustering diimplementasikan dan dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient untuk mengukur kualitas pemisahan cluster. Hasil evaluasi menunjukkan adanya perbedaan performa antar metode, di mana metode dengan nilai silhouette tertinggi dipilih sebagai metode terbaik (K-Means). Selain itu, dilakukan Analysis Data Eksploratiion (EDA) pada hasil clustering terbaik untuk mengidentifikasi karakteristik setiap cluster berdasarkan nilai rata-rata fitur. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat pola pengelompokan pengguna berdasarkan preferensi terhadap kategori wisata tertentu. Analisis ini menegaskan bahwa pemilihan metode clustering yang tepat sangat berpengaruh terhadap kualitas hasil pengelompokan, serta pentingnya evaluasi kuantitatif dalam menentukan metode terbaik.
#Import Dataset from UCI Repo
url <- "https://archive.ics.uci.edu/static/public/484/data.csv"
data <- read.csv(url, header = TRUE)
data## User.ID Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6
## 1 User 1 0.93 1.80 2.29 0.62 0.80 2.42
## 2 User 2 1.02 2.20 2.66 0.64 1.42 3.18
## 3 User 3 1.22 0.80 0.54 0.53 0.24 1.54
## 4 User 4 0.45 1.80 0.29 0.57 0.46 1.52
## 5 User 5 0.51 1.20 1.18 0.57 1.54 2.02
## 6 User 6 0.99 1.28 0.72 0.27 0.74 1.26
## 7 User 7 0.90 1.36 0.26 0.32 0.86 1.58
## 8 User 8 0.74 1.40 0.22 0.41 0.82 1.50
## 9 User 9 1.12 1.76 1.04 0.64 0.82 2.14
## 10 User 10 0.70 1.36 0.22 0.26 1.50 1.54
## 11 User 11 1.47 1.00 0.70 0.75 1.66 2.76
## 12 User 12 0.96 2.96 0.29 0.38 0.88 2.08
## 13 User 13 0.74 1.44 2.75 0.45 0.98 1.74
## 14 User 14 0.58 1.64 2.27 0.45 1.26 1.72
## 15 User 15 0.96 1.68 2.29 0.51 1.20 2.84
## 16 User 16 1.25 2.52 1.76 0.50 1.46 2.08
## 17 User 17 0.86 1.04 1.76 0.34 0.06 1.10
## 18 User 18 0.61 1.96 2.49 0.66 1.34 1.78
## 19 User 19 0.67 1.36 1.36 0.38 0.82 3.38
## 20 User 20 0.80 1.04 2.10 0.58 1.18 1.98
## 21 User 21 0.86 1.44 1.12 0.41 1.20 2.18
## 22 User 22 0.96 1.44 0.14 0.42 1.06 2.08
## 23 User 23 0.93 1.16 0.29 0.41 1.02 1.36
## 24 User 24 0.54 1.44 0.30 0.41 1.02 1.46
## 25 User 25 1.22 0.96 1.15 0.54 1.10 2.02
## 26 User 26 0.61 2.84 2.80 0.48 0.56 1.52
## 27 User 27 0.77 1.68 2.24 0.75 1.28 2.64
## 28 User 28 0.99 1.28 1.22 0.59 0.94 1.90
## 29 User 29 0.58 1.20 0.18 0.38 0.54 0.76
## 30 User 30 0.64 1.16 3.12 0.45 1.84 3.16
## 31 User 31 0.74 1.28 2.14 0.50 0.94 2.26
## 32 User 32 0.70 2.24 2.32 0.63 0.72 2.12
## 33 User 33 0.64 2.00 1.60 0.41 2.08 2.22
## 34 User 34 1.06 1.12 0.21 0.58 0.98 2.50
## 35 User 35 0.96 1.16 0.45 0.29 0.98 1.42
## 36 User 36 0.88 0.96 1.18 0.43 0.74 1.52
## 37 User 37 0.70 1.28 1.15 0.32 0.40 1.10
## 38 User 38 1.02 1.36 0.91 0.50 0.72 1.22
## 39 User 39 0.70 1.52 2.37 0.62 0.86 1.68
## 40 User 40 1.38 1.08 0.18 0.62 0.14 1.46
## 41 User 41 0.99 1.24 0.15 0.24 1.38 1.98
## 42 User 42 0.58 1.48 0.19 0.41 0.50 0.98
## 43 User 43 0.67 1.24 0.61 0.24 1.06 1.90
## 44 User 44 1.02 2.00 0.42 0.56 0.46 2.06
## 45 User 45 0.64 1.64 0.34 0.62 0.64 2.22
## 46 User 46 1.70 1.40 0.61 0.39 0.70 1.46
## 47 User 47 0.38 1.08 0.77 0.34 1.06 1.46
## 48 User 48 0.90 1.20 1.24 0.35 0.88 1.86
## 49 User 49 0.45 2.96 0.26 0.40 0.56 1.68
## 50 User 50 0.61 1.08 2.22 0.65 1.20 2.06
## 51 User 51 1.02 1.20 0.30 0.38 1.10 1.90
## 52 User 52 0.42 1.48 2.06 0.48 0.96 1.40
## 53 User 53 0.80 1.88 0.66 0.47 2.54 2.18
## 54 User 54 1.02 0.64 1.12 0.51 0.80 1.82
## 55 User 55 1.02 1.20 0.37 0.58 0.54 1.70
## 56 User 56 0.61 1.68 0.46 0.37 0.86 1.10
## 57 User 57 0.80 1.16 2.43 0.54 1.06 2.28
## 58 User 58 0.93 1.48 0.78 0.39 0.70 1.70
## 59 User 59 0.64 1.20 2.27 0.64 1.42 2.83
## 60 User 60 0.83 1.40 1.23 0.64 1.20 2.54
## 61 User 61 1.06 1.92 3.11 0.55 1.46 3.24
## 62 User 62 1.98 0.96 0.18 0.45 0.16 0.82
## 63 User 63 0.90 1.12 0.22 0.45 0.32 1.10
## 64 User 64 0.51 1.60 0.37 0.42 0.48 1.36
## 65 User 65 1.41 1.12 0.68 0.37 1.14 1.76
## 66 User 66 1.47 0.72 0.53 0.62 0.48 1.90
## 67 User 67 0.99 1.28 2.32 0.43 0.16 1.06
## 68 User 68 0.93 1.00 0.61 0.50 0.80 1.52
## 69 User 69 0.51 1.08 1.92 0.34 1.04 1.30
## 70 User 70 0.54 1.44 0.72 0.48 0.70 1.36
## 71 User 71 1.60 0.80 0.38 0.67 0.50 1.50
## 72 User 72 0.83 1.04 2.94 0.96 0.88 1.86
## 73 User 73 0.74 2.24 0.14 0.47 1.22 1.88
## 74 User 74 0.90 1.08 2.48 0.41 0.82 1.78
## 75 User 75 1.31 1.36 1.47 0.56 0.78 2.00
## 76 User 76 0.99 2.96 1.71 0.45 1.36 1.96
## 77 User 77 1.28 1.12 1.04 0.42 0.70 1.30
## 78 User 78 0.80 1.76 2.53 0.65 1.04 2.22
## 79 User 79 0.83 1.08 0.67 0.35 0.54 1.06
## 80 User 80 0.70 1.04 0.19 0.47 0.78 2.42
## 81 User 81 2.08 0.92 0.80 0.40 0.54 1.70
## 82 User 82 0.74 1.32 0.93 0.46 0.66 1.82
## 83 User 83 0.70 1.52 0.45 1.65 0.32 0.86
## 84 User 84 1.25 0.92 0.86 0.58 0.66 1.98
## 85 User 85 1.92 0.28 1.12 0.50 0.88 1.96
## 86 User 86 0.74 1.84 0.24 0.34 0.80 1.66
## 87 User 87 0.70 0.76 0.72 1.10 0.42 1.54
## 88 User 88 0.64 1.08 0.19 0.39 0.50 0.90
## 89 User 89 0.64 2.36 0.14 1.68 1.02 1.76
## 90 User 90 0.67 2.08 1.04 0.54 0.74 1.64
## 91 User 91 1.38 1.12 0.72 0.53 0.88 1.36
## 92 User 92 0.56 1.16 0.13 0.49 0.54 0.90
## 93 User 93 1.10 2.04 2.45 0.54 1.44 2.28
## 94 User 94 0.64 1.20 2.27 0.64 1.42 2.83
## 95 User 95 0.99 2.00 2.13 0.64 1.82 2.60
## 96 User 96 1.12 0.96 0.30 0.46 0.56 1.92
## 97 User 97 0.90 1.44 2.34 0.55 0.94 2.14
## 98 User 98 0.90 0.56 1.38 0.37 0.80 1.90
## 99 User 99 1.02 0.88 2.67 0.53 1.02 1.78
## 100 User 100 0.67 1.60 0.21 0.47 2.16 1.96
## 101 User 101 0.90 0.96 0.38 0.50 0.78 2.10
## 102 User 102 0.64 1.12 0.40 0.37 0.64 1.12
## 103 User 103 0.99 2.12 1.41 0.65 0.96 2.94
## 104 User 104 0.88 1.20 0.16 0.45 0.50 1.00
## 105 User 105 1.47 0.84 0.64 0.39 0.32 1.18
## 106 User 106 0.86 0.88 2.85 0.39 0.42 1.54
## 107 User 107 1.07 0.56 0.93 0.53 1.30 2.62
## 108 User 108 0.99 1.20 0.38 0.43 0.80 1.10
## 109 User 109 1.76 0.04 0.43 0.39 1.50 1.62
## 110 User 110 0.80 2.16 1.12 0.53 1.54 2.34
## 111 User 111 0.90 1.80 1.25 0.67 0.86 1.86
## 112 User 112 0.90 1.08 1.65 0.34 0.70 1.44
## 113 User 113 0.90 1.84 0.51 0.66 1.04 1.78
## 114 User 114 0.35 1.36 1.41 0.49 1.10 1.50
## 115 User 115 0.83 1.04 2.94 0.96 0.88 1.86
## 116 User 116 1.15 1.28 0.18 0.61 0.70 2.30
## 117 User 117 0.64 1.72 1.25 0.51 0.72 2.04
## 118 User 118 0.61 1.32 0.78 0.54 1.12 1.74
## 119 User 119 0.54 1.20 1.17 0.45 1.04 1.38
## 120 User 120 1.06 1.60 1.10 0.43 0.86 1.84
## 121 User 121 0.86 1.96 1.25 0.56 1.66 2.90
## 122 User 122 0.77 1.04 0.26 0.66 1.42 2.00
## 123 User 123 0.93 2.68 1.30 0.42 1.42 2.22
## 124 User 124 1.98 0.48 0.75 0.69 0.88 2.62
## 125 User 125 0.74 1.52 1.38 0.59 1.10 2.00
## 126 User 126 0.64 1.36 0.19 0.46 0.78 1.58
## 127 User 127 0.51 1.44 0.42 0.33 0.74 1.30
## 128 User 128 1.06 1.68 1.02 0.66 0.72 2.02
## 129 User 129 1.09 1.48 0.99 0.35 1.12 1.78
## 130 User 130 0.54 1.20 0.45 0.39 0.88 1.66
## 131 User 131 0.90 0.88 1.52 0.46 0.80 1.48
## 132 User 132 0.83 1.68 1.14 0.51 1.66 2.78
## 133 User 133 0.93 1.64 1.73 0.55 1.46 1.98
## 134 User 134 0.38 1.28 1.54 0.62 1.70 2.16
## 135 User 135 0.51 1.64 0.27 0.30 0.78 1.86
## 136 User 136 0.80 0.96 0.73 0.61 1.10 2.82
## 137 User 137 1.15 1.72 1.62 0.61 0.78 1.94
## 138 User 138 0.51 1.16 1.66 0.53 1.58 1.90
## 139 User 139 0.96 1.40 0.74 0.37 0.86 1.98
## 140 User 140 1.09 1.32 0.74 0.39 0.50 1.06
## 141 User 141 0.74 1.28 0.26 0.30 1.14 1.96
## 142 User 142 0.80 1.12 0.19 0.46 0.82 1.48
## 143 User 143 0.86 1.96 0.61 0.42 1.22 1.86
## 144 User 144 0.61 1.04 0.34 0.45 0.22 1.90
## 145 User 145 0.90 1.40 0.19 0.59 1.04 1.88
## 146 User 146 0.96 2.96 0.29 0.38 0.88 2.08
## 147 User 147 1.09 0.60 0.19 0.61 1.62 2.44
## 148 User 148 0.80 1.24 1.98 0.67 1.38 2.42
## 149 User 149 0.86 1.28 1.01 0.55 1.26 2.12
## 150 User 150 0.77 1.52 1.33 0.51 1.34 2.46
## 151 User 151 1.18 1.12 1.01 0.39 1.20 2.02
## 152 User 152 0.74 1.64 0.18 0.55 0.94 2.00
## 153 User 153 0.64 1.60 0.21 0.54 0.62 1.22
## 154 User 154 0.64 1.56 0.22 0.57 0.50 2.02
## 155 User 155 1.09 1.44 0.22 0.37 0.34 1.94
## 156 User 156 1.02 1.16 1.22 0.29 0.94 1.66
## 157 User 157 0.90 1.64 0.32 0.50 1.34 2.02
## 158 User 158 2.05 1.12 0.70 0.37 0.50 1.04
## 159 User 159 1.18 2.04 1.89 0.50 1.66 2.18
## 160 User 160 1.06 1.76 1.02 0.27 0.24 1.16
## 161 User 161 0.58 1.12 1.57 0.45 0.78 1.50
## 162 User 162 1.15 1.08 0.51 0.37 0.34 0.98
## 163 User 163 0.90 1.84 0.51 0.66 1.04 1.78
## 164 User 164 0.70 1.28 0.93 0.47 0.54 1.58
## 165 User 165 0.80 1.16 1.09 0.23 0.82 1.50
## 166 User 166 0.90 1.64 0.21 0.50 0.30 1.68
## 167 User 167 0.70 0.80 2.56 0.50 1.10 1.50
## 168 User 168 0.61 1.04 0.83 0.46 0.82 1.86
## 169 User 169 0.67 2.04 2.82 0.51 0.90 1.66
## 170 User 170 0.70 1.28 1.49 0.46 0.58 1.46
## 171 User 171 0.93 1.16 0.26 0.51 1.42 2.40
## 172 User 172 1.90 0.40 0.45 0.48 0.70 1.06
## 173 User 173 0.74 1.96 0.14 0.65 0.40 0.98
## 174 User 174 1.06 1.28 0.22 0.49 0.74 1.24
## 175 User 175 0.96 1.08 0.80 0.66 0.72 2.02
## 176 User 176 0.42 1.88 0.26 1.05 1.06 2.10
## 177 User 177 1.02 1.16 0.78 0.41 1.10 2.00
## 178 User 178 0.99 1.08 0.93 0.41 0.62 1.46
## 179 User 179 0.70 0.96 0.22 0.47 0.46 2.12
## 180 User 180 0.77 1.24 0.21 0.54 0.88 1.42
## 181 User 181 0.58 1.44 0.19 0.53 0.24 0.94
## 182 User 182 0.80 1.20 1.25 0.43 1.78 2.62
## 183 User 183 1.28 1.48 1.42 0.61 0.96 1.98
## 184 User 184 1.38 1.12 1.80 0.37 0.82 1.16
## 185 User 185 1.06 1.04 2.50 0.56 1.78 2.80
## 186 User 186 0.96 1.20 0.36 0.43 0.22 2.80
## 187 User 187 0.58 1.12 0.27 0.47 1.42 2.14
## 188 User 188 1.41 1.32 0.19 0.56 0.32 1.56
## 189 User 189 1.02 1.04 1.33 0.61 0.86 2.40
## 190 User 190 0.93 0.60 0.18 0.33 0.32 1.10
## 191 User 191 0.51 1.08 2.48 0.57 0.66 1.80
## 192 User 192 0.83 1.32 1.89 0.65 1.28 1.70
## 193 User 193 1.70 0.64 0.43 0.41 0.90 1.70
## 194 User 194 0.90 1.56 0.22 0.35 1.26 1.96
## 195 User 195 0.34 1.16 0.18 0.40 1.18 1.86
## 196 User 196 0.80 1.00 0.22 0.34 0.94 1.40
## 197 User 197 0.70 1.04 1.41 0.31 0.62 1.50
## 198 User 198 1.28 0.68 2.06 0.38 1.58 2.48
## 199 User 199 0.64 1.48 0.99 0.31 0.64 1.30
## 200 User 200 1.25 2.16 0.22 1.79 0.90 1.76
## 201 User 201 1.06 1.28 2.50 0.62 1.66 3.02
## 202 User 202 1.12 1.56 0.38 0.55 0.66 2.10
## 203 User 203 0.70 0.92 2.77 0.54 0.98 1.58
## 204 User 204 1.06 1.12 0.22 0.39 0.70 1.46
## 205 User 205 0.83 0.88 0.82 0.42 0.62 1.74
## 206 User 206 0.99 2.08 0.27 0.33 0.14 0.82
## 207 User 207 0.99 1.28 0.19 0.27 0.54 2.22
## 208 User 208 0.80 0.84 0.24 0.50 0.56 1.44
## 209 User 209 0.77 0.88 1.71 0.48 0.70 1.08
## 210 User 210 1.06 1.12 0.98 0.21 1.10 1.38
## 211 User 211 0.54 1.44 1.31 0.32 1.18 1.48
## 212 User 212 0.93 1.36 1.94 0.34 0.90 2.36
## 213 User 213 0.83 2.04 0.42 0.51 0.70 2.12
## 214 User 214 0.51 1.32 0.24 0.38 0.42 1.30
## 215 User 215 0.61 1.56 0.16 0.37 0.38 0.94
## 216 User 216 0.70 1.28 1.66 0.49 1.68 2.68
## 217 User 217 0.61 1.52 0.18 0.26 0.80 1.40
## 218 User 218 0.90 1.20 0.50 0.45 0.64 1.54
## 219 User 219 1.02 0.72 1.20 0.47 1.90 2.98
## 220 User 220 0.90 0.88 2.05 0.45 1.36 2.00
## 221 User 221 0.77 1.08 0.29 0.58 1.38 2.54
## 222 User 222 1.25 1.12 1.47 0.41 0.26 1.22
## 223 User 223 1.15 2.32 2.40 0.50 1.12 1.54
## 224 User 224 0.93 1.32 0.14 0.47 0.54 1.56
## 225 User 225 0.61 1.20 2.05 0.61 1.30 3.06
## 226 User 226 1.02 1.96 0.27 0.35 1.18 1.46
## 227 User 227 0.90 2.24 0.27 1.78 1.30 1.42
## 228 User 228 0.67 1.20 1.39 0.41 1.26 1.70
## 229 User 229 0.54 2.96 0.58 0.57 0.78 1.70
## 230 User 230 0.61 1.04 1.98 0.55 1.34 1.96
## 231 User 231 0.61 1.00 0.22 0.58 1.10 1.42
## 232 User 232 0.58 1.44 2.10 0.64 1.92 2.18
## 233 User 233 0.83 1.96 0.51 0.31 0.74 1.16
## 234 User 234 0.48 1.96 0.24 0.35 0.46 1.62
## 235 User 235 0.61 0.84 0.15 0.38 2.38 2.12
## 236 User 236 0.34 1.16 0.18 0.40 1.18 1.86
## 237 User 237 1.41 1.08 1.34 0.65 1.60 2.14
## 238 User 238 0.58 1.84 0.22 0.73 0.98 2.14
## 239 User 239 0.96 0.88 1.02 0.64 1.18 2.24
## 240 User 240 2.08 0.48 0.18 0.15 0.10 0.14
## 241 User 241 0.70 0.92 2.77 0.54 0.98 1.58
## 242 User 242 1.25 2.48 1.76 0.54 1.76 2.38
## 243 User 243 0.74 1.60 1.20 0.56 0.32 1.02
## 244 User 244 0.74 1.84 1.02 0.41 0.46 1.14
## 245 User 245 0.83 1.56 0.22 0.23 0.32 0.88
## 246 User 246 0.64 1.20 0.98 0.42 0.82 1.60
## 247 User 247 1.33 0.52 0.22 0.46 0.30 0.86
## 248 User 248 1.50 1.96 2.08 2.73 1.12 2.94
## 249 User 249 0.96 0.64 0.67 0.33 0.98 1.34
## 250 User 250 0.34 1.16 0.18 0.40 1.18 1.86
## 251 User 251 0.51 1.00 1.57 0.56 1.58 1.82
## 252 User 252 0.67 1.16 0.26 0.39 0.78 1.58
## 253 User 253 0.51 1.28 2.00 0.40 0.48 2.08
## 254 User 254 0.58 1.20 2.05 0.71 0.50 2.28
## 255 User 255 0.61 2.40 0.64 0.42 0.16 1.62
## 256 User 256 1.09 1.76 0.67 0.54 1.36 1.92
## 257 User 257 0.90 0.88 0.29 0.39 0.86 1.54
## 258 User 258 0.93 1.96 0.22 1.62 1.38 1.98
## 259 User 259 2.22 0.24 1.09 0.48 0.24 1.12
## 260 User 260 0.61 1.32 1.62 0.72 1.68 1.78
## 261 User 261 0.77 0.72 1.07 0.53 0.88 2.14
## 262 User 262 0.96 1.44 1.09 0.63 1.18 3.12
## 263 User 263 1.58 0.88 0.29 0.53 0.82 1.86
## 264 User 264 0.61 1.72 1.74 0.51 1.42 2.06
## 265 User 265 1.06 1.20 0.48 0.41 0.80 1.66
## 266 User 266 1.22 1.36 1.33 0.59 1.18 2.24
## 267 User 267 1.12 1.16 2.30 0.50 1.44 2.36
## 268 User 268 1.09 1.96 1.17 0.59 0.80 1.94
## 269 User 269 0.45 1.40 0.22 0.45 0.64 1.70
## 270 User 270 0.77 1.52 1.28 0.48 1.50 2.50
## 271 User 271 0.80 1.64 0.29 0.42 1.38 2.20
## 272 User 272 0.58 1.28 1.15 0.54 0.46 1.46
## 273 User 273 0.70 1.12 1.92 0.64 1.82 1.90
## 274 User 274 0.77 1.60 2.86 0.56 1.34 2.46
## 275 User 275 1.15 1.76 1.33 2.91 0.74 1.90
## 276 User 276 0.93 1.00 0.22 0.38 0.80 1.52
## 277 User 277 0.83 1.68 1.55 0.50 0.80 1.86
## 278 User 278 0.83 1.24 0.38 0.49 1.54 2.38
## 279 User 279 1.12 1.56 0.14 0.48 0.40 0.82
## 280 User 280 0.99 0.36 0.22 0.46 1.50 1.94
## 281 User 281 1.15 1.28 1.68 0.51 0.94 1.80
## 282 User 282 0.51 1.20 1.07 0.49 1.14 2.04
## 283 User 283 0.58 1.84 2.18 0.59 1.02 1.58
## 284 User 284 0.74 1.28 1.36 0.66 1.26 2.48
## 285 User 285 0.90 1.52 0.32 0.59 0.62 2.08
## 286 User 286 0.51 1.44 0.26 0.48 0.34 0.82
## 287 User 287 0.93 1.76 0.58 2.25 2.00 2.44
## 288 User 288 0.77 1.96 0.93 0.61 0.66 1.60
## 289 User 289 1.18 1.20 0.99 0.46 1.30 1.86
## 290 User 290 0.96 1.32 0.56 0.42 0.98 2.06
## 291 User 291 1.09 1.12 2.35 0.54 1.30 2.64
## 292 User 292 1.09 1.16 0.35 0.41 0.66 1.34
## 293 User 293 0.67 1.52 0.35 0.30 1.06 1.38
## 294 User 294 0.77 0.76 0.80 0.49 0.46 1.34
## 295 User 295 0.58 1.20 0.18 0.38 0.54 0.76
## 296 User 296 0.67 0.84 0.82 1.11 0.56 1.40
## 297 User 297 0.70 1.28 0.26 0.51 1.06 1.60
## 298 User 298 0.77 1.16 1.62 0.57 0.56 1.40
## 299 User 299 1.79 0.88 1.42 0.39 0.72 1.78
## 300 User 300 0.80 1.92 0.35 0.48 0.74 2.18
## 301 User 301 0.61 1.12 0.22 0.53 0.58 1.20
## 302 User 302 0.42 1.16 2.22 0.64 0.88 1.26
## 303 User 303 0.74 0.96 2.27 0.61 0.50 1.26
## 304 User 304 0.61 1.40 0.27 0.41 0.88 1.34
## 305 User 305 1.02 1.04 1.97 0.50 0.64 2.74
## 306 User 306 0.83 1.64 0.35 0.56 0.78 1.48
## 307 User 307 1.02 1.28 0.77 0.47 1.06 2.48
## 308 User 308 0.70 1.48 2.43 0.58 1.82 2.38
## 309 User 309 1.55 0.00 0.24 0.74 0.22 1.38
## 310 User 310 0.51 1.20 2.19 0.64 0.88 2.24
## 311 User 311 0.51 1.76 0.22 0.49 0.66 1.46
## 312 User 312 0.54 1.52 0.24 0.37 0.74 1.50
## 313 User 313 0.38 1.16 1.65 0.45 1.10 1.30
## 314 User 314 0.77 1.48 1.19 0.49 1.58 2.50
## 315 User 315 0.58 1.80 0.70 0.53 1.52 2.22
## 316 User 316 1.09 0.76 0.93 0.47 0.58 1.94
## 317 User 317 0.96 1.32 2.05 0.47 1.60 2.24
## 318 User 318 0.67 1.28 0.14 0.43 1.02 1.62
## 319 User 319 0.74 1.00 2.77 0.53 0.40 1.46
## 320 User 320 0.93 1.20 0.18 0.25 0.54 1.46
## 321 User 321 1.02 1.00 0.27 0.39 0.98 1.82
## 322 User 322 1.09 1.00 0.77 0.43 0.42 1.62
## 323 User 323 3.22 1.84 0.22 0.53 0.90 2.46
## 324 User 324 0.48 1.16 0.21 0.33 0.26 0.86
## 325 User 325 0.45 1.20 0.86 0.51 0.70 1.40
## 326 User 326 0.96 0.88 1.63 0.56 1.52 2.54
## 327 User 327 0.54 1.60 2.33 0.54 1.26 2.08
## 328 User 328 0.86 1.72 1.20 0.56 1.74 3.24
## 329 User 329 1.41 1.96 1.23 0.51 0.42 2.26
## 330 User 330 0.80 1.16 1.20 0.56 1.02 2.10
## 331 User 331 0.74 1.44 0.24 0.34 1.98 1.62
## 332 User 332 0.67 1.36 1.90 0.45 1.46 1.86
## 333 User 333 1.47 0.72 0.53 0.62 0.48 1.90
## 334 User 334 0.70 0.76 0.18 0.73 0.96 2.54
## 335 User 335 0.74 1.84 0.16 0.62 0.24 0.96
## 336 User 336 0.74 1.08 1.57 0.63 1.98 1.78
## 337 User 337 0.48 1.88 1.82 0.40 1.30 1.70
## 338 User 338 0.38 1.32 0.46 0.50 0.56 0.98
## 339 User 339 0.77 1.36 0.43 0.54 1.72 2.91
## 340 User 340 1.57 1.28 0.83 0.49 0.48 1.38
## 341 User 341 0.77 2.20 1.30 0.46 1.78 2.88
## 342 User 342 0.64 1.52 1.89 0.63 1.36 2.26
## 343 User 343 0.99 1.52 1.68 0.35 1.42 1.86
## 344 User 344 1.25 1.24 2.30 0.49 0.74 2.16
## 345 User 345 0.70 0.96 0.74 0.50 1.04 2.12
## 346 User 346 0.58 1.20 0.16 0.35 0.62 0.98
## 347 User 347 0.93 1.88 0.48 0.59 1.26 1.94
## 348 User 348 0.54 1.32 0.96 0.41 0.80 1.48
## 349 User 349 0.67 1.08 2.90 0.48 1.10 1.94
## 350 User 350 0.80 1.12 2.30 0.63 1.46 2.74
## 351 User 351 1.57 0.92 1.06 0.39 0.16 2.10
## 352 User 352 0.99 1.12 0.24 0.42 0.32 1.58
## 353 User 353 1.18 0.88 1.33 0.29 0.96 2.88
## 354 User 354 0.58 0.88 0.88 0.42 0.26 1.14
## 355 User 355 0.83 1.48 0.88 0.29 0.82 1.40
## 356 User 356 0.86 1.04 0.56 0.81 0.70 0.92
## 357 User 357 0.54 1.36 0.24 1.04 1.12 1.80
## 358 User 358 1.09 1.36 2.02 0.55 0.18 0.54
## 359 User 359 0.67 0.96 0.37 0.54 1.60 2.52
## 360 User 360 1.76 1.20 1.30 0.30 0.38 0.94
## 361 User 361 0.58 1.48 0.19 0.56 0.16 1.26
## 362 User 362 1.09 1.60 1.30 0.53 1.82 2.26
## 363 User 363 0.99 2.00 2.13 0.64 1.82 2.60
## 364 User 364 0.83 1.16 0.16 0.37 0.72 1.28
## 365 User 365 0.46 1.96 0.86 0.55 1.44 2.18
## 366 User 366 1.12 2.12 1.62 0.61 0.98 2.02
## 367 User 367 1.31 0.88 0.77 0.59 1.30 1.90
## 368 User 368 0.74 1.00 0.22 0.56 1.14 1.88
## 369 User 369 0.93 1.00 1.70 0.45 0.86 1.60
## 370 User 370 0.58 1.20 0.19 0.53 1.30 2.66
## 371 User 371 1.02 0.92 1.54 0.30 0.70 1.58
## 372 User 372 0.35 1.36 2.25 0.46 1.10 1.52
## 373 User 373 1.47 1.04 1.01 1.68 1.30 2.12
## 374 User 374 1.79 1.04 1.74 0.69 1.46 2.58
## 375 User 375 0.74 1.24 0.72 0.53 1.12 1.66
## 376 User 376 0.90 1.84 2.46 0.67 0.86 2.36
## 377 User 377 1.41 0.96 1.94 0.64 1.82 2.80
## 378 User 378 0.70 2.96 0.43 0.50 1.12 1.92
## 379 User 379 0.77 0.96 0.29 0.54 0.78 1.22
## 380 User 380 0.48 1.68 0.27 0.51 1.30 2.06
## 381 User 381 0.67 1.48 0.51 0.24 0.54 1.06
## 382 User 382 0.64 1.60 0.30 0.17 0.54 1.30
## 383 User 383 0.86 1.60 0.19 0.87 1.12 1.66
## 384 User 384 0.83 2.00 1.82 0.33 0.66 1.24
## 385 User 385 0.64 1.20 0.14 0.22 0.10 0.38
## 386 User 386 0.80 1.48 2.16 0.69 1.38 2.56
## 387 User 387 0.80 2.00 1.22 0.54 1.44 2.46
## 388 User 388 1.06 0.84 0.16 0.61 1.04 1.98
## 389 User 389 0.80 1.48 0.42 0.57 0.64 1.76
## 390 User 390 0.64 1.76 0.16 0.65 0.64 1.48
## 391 User 391 0.80 1.96 1.44 0.50 0.82 2.46
## 392 User 392 0.83 1.24 0.58 0.29 0.58 1.34
## 393 User 393 0.96 1.96 1.31 0.63 1.30 2.50
## 394 User 394 0.86 0.96 0.19 0.50 0.54 1.36
## 395 User 395 1.76 0.56 1.33 0.37 0.94 2.18
## 396 User 396 0.74 1.40 1.65 0.48 1.44 1.86
## 397 User 397 1.15 1.40 1.38 0.43 0.98 1.66
## 398 User 398 1.57 1.96 1.12 0.49 0.78 1.98
## 399 User 399 0.74 1.16 0.50 0.26 0.50 1.18
## 400 User 400 0.77 1.64 1.39 0.41 0.78 1.98
## 401 User 401 0.90 1.04 0.27 0.48 0.90 1.74
## 402 User 402 0.77 1.12 1.84 0.57 0.90 2.18
## 403 User 403 0.80 1.16 0.18 0.78 1.04 1.66
## 404 User 404 0.45 1.52 0.16 0.47 0.58 1.08
## 405 User 405 0.96 1.96 1.97 0.56 1.34 1.92
## 406 User 406 1.06 1.76 1.42 0.63 1.38 2.18
## 407 User 407 0.64 1.08 1.74 0.43 0.78 1.74
## 408 User 408 0.80 1.12 2.30 0.63 1.46 2.74
## 409 User 409 1.18 2.80 1.94 0.45 0.56 2.10
## 410 User 410 0.64 1.72 2.40 0.61 1.60 2.46
## 411 User 411 0.70 1.24 1.01 0.33 1.10 1.74
## 412 User 412 0.96 1.88 0.22 0.56 1.34 2.50
## 413 User 413 0.74 2.72 1.76 0.54 0.98 1.78
## 414 User 414 1.44 2.60 1.55 0.91 0.30 2.12
## 415 User 415 0.90 1.24 0.34 0.53 0.74 2.78
## 416 User 416 0.58 1.24 2.77 0.63 0.86 2.62
## 417 User 417 0.77 1.80 0.61 0.31 0.56 1.70
## 418 User 418 0.86 1.48 0.14 0.29 0.30 0.66
## 419 User 419 0.64 1.24 0.26 0.43 0.90 1.54
## 420 User 420 1.39 1.52 1.47 0.66 1.76 3.24
## 421 User 421 0.80 1.56 3.03 0.43 1.12 2.06
## 422 User 422 1.12 1.00 0.90 0.37 0.62 1.60
## 423 User 423 0.51 2.92 0.16 1.58 1.54 2.00
## 424 User 424 0.64 1.60 0.24 0.42 0.94 1.42
## 425 User 425 0.64 1.60 1.23 0.37 1.36 2.34
## 426 User 426 1.97 0.40 0.22 0.78 0.66 2.06
## 427 User 427 1.02 2.48 1.70 0.41 1.50 2.04
## 428 User 428 0.70 1.28 0.35 0.32 0.96 1.22
## 429 User 429 0.90 1.32 0.19 0.45 0.42 1.30
## 430 User 430 1.02 1.20 0.30 0.38 1.10 1.90
## 431 User 431 0.42 0.88 2.03 0.66 0.64 2.44
## 432 User 432 0.99 1.36 1.09 0.67 1.36 2.86
## 433 User 433 0.74 2.00 1.66 0.49 1.62 1.76
## 434 User 434 1.31 2.64 1.73 0.58 2.06 2.58
## 435 User 435 0.83 2.32 1.26 0.47 1.66 2.40
## 436 User 436 1.12 1.44 0.26 0.43 0.30 1.66
## 437 User 437 0.54 1.36 0.32 0.46 1.02 1.48
## 438 User 438 1.06 1.08 0.13 2.11 0.32 2.50
## 439 User 439 0.48 1.56 0.29 0.49 0.56 2.12
## 440 User 440 0.80 0.72 0.22 0.64 0.34 1.82
## 441 User 441 0.93 1.28 0.93 0.46 0.42 1.50
## 442 User 442 0.77 1.20 0.19 0.42 0.30 1.26
## 443 User 443 0.77 1.40 0.19 0.43 0.58 2.22
## 444 User 444 1.06 1.36 0.32 0.50 1.62 2.28
## 445 User 445 0.72 0.96 1.57 0.62 1.58 1.86
## 446 User 446 1.25 0.96 0.43 0.19 0.58 1.06
## 447 User 447 0.70 2.88 1.09 0.48 0.88 2.24
## 448 User 448 0.74 1.12 1.54 0.29 0.70 1.62
## 449 User 449 0.61 1.04 1.42 0.45 1.12 2.42
## 450 User 450 0.86 1.00 0.93 0.43 1.38 2.06
## 451 User 451 0.42 1.08 0.42 0.40 0.86 1.02
## 452 User 452 0.54 1.08 0.74 0.57 0.62 1.30
## 453 User 453 1.09 0.92 1.01 0.45 0.98 1.90
## 454 User 454 0.67 1.36 1.90 0.49 0.98 2.84
## 455 User 455 1.22 0.92 1.04 0.57 0.48 1.36
## 456 User 456 0.96 1.68 1.18 0.29 1.36 2.34
## 457 User 457 0.96 0.68 0.45 0.46 0.64 1.66
## 458 User 458 0.90 1.04 0.30 0.56 0.32 1.14
## 459 User 459 0.90 1.04 2.00 0.53 1.28 2.38
## 460 User 460 0.70 1.96 0.61 0.48 0.70 1.40
## 461 User 461 0.67 1.20 0.90 0.50 1.14 2.14
## 462 User 462 0.99 1.24 0.15 0.24 1.38 1.98
## 463 User 463 0.83 1.32 0.24 0.54 1.18 2.22
## 464 User 464 0.99 1.24 1.58 0.46 0.26 2.34
## 465 User 465 1.78 1.04 0.72 0.61 0.46 1.68
## 466 User 466 0.74 1.32 2.05 0.64 1.18 2.26
## 467 User 467 1.55 1.16 0.66 0.30 0.50 1.34
## 468 User 468 0.70 1.36 0.29 0.65 0.78 1.38
## 469 User 469 1.31 0.96 0.86 0.40 0.88 1.54
## 470 User 470 1.09 1.40 0.29 0.48 0.22 2.22
## 471 User 471 0.74 1.08 2.26 0.38 1.20 2.22
## 472 User 472 0.74 1.28 0.30 0.43 1.06 1.58
## 473 User 473 0.58 1.48 0.21 0.46 0.40 1.28
## 474 User 474 0.72 1.52 0.19 0.85 1.26 1.74
## 475 User 475 0.96 1.08 1.86 0.32 0.58 1.30
## 476 User 476 1.38 1.12 1.92 0.64 0.62 2.32
## 477 User 477 0.64 1.16 1.89 0.40 0.56 1.24
## 478 User 478 0.80 1.12 1.16 0.32 0.38 1.04
## 479 User 479 0.83 0.84 2.59 0.85 1.10 2.62
## 480 User 480 0.77 1.16 1.36 0.42 3.30 2.78
## 481 User 481 0.64 0.60 1.06 0.53 0.70 1.50
## 482 User 482 0.42 1.36 1.49 0.71 1.06 1.68
## 483 User 483 1.38 1.28 0.22 0.55 0.26 0.90
## 484 User 484 0.58 2.96 1.90 0.53 1.44 2.24
## 485 User 485 0.83 1.72 1.88 0.51 1.42 2.64
## 486 User 486 0.70 1.20 1.42 0.27 0.46 1.58
## 487 User 487 0.96 1.28 0.21 0.62 0.72 2.44
## 488 User 488 0.70 1.00 0.18 0.57 2.58 2.34
## 489 User 489 1.18 1.32 0.62 0.31 1.06 1.74
## 490 User 490 0.99 0.92 0.32 0.79 0.78 1.78
## 491 User 491 1.38 1.12 1.80 0.37 0.82 1.16
## 492 User 492 1.18 1.28 0.26 0.33 1.10 1.36
## 493 User 493 0.70 1.16 0.14 0.39 0.90 1.18
## 494 User 494 1.09 2.64 2.54 0.53 0.70 2.18
## 495 User 495 0.93 2.20 0.35 0.57 0.46 1.58
## 496 User 496 0.77 1.36 0.18 0.39 1.30 2.10
## 497 User 497 0.51 0.88 0.26 0.48 0.96 1.42
## 498 User 498 0.61 1.24 2.32 0.51 1.04 2.58
## 499 User 499 0.77 1.16 2.13 0.45 1.30 1.74
## 500 User 500 0.90 1.12 0.67 0.50 1.38 2.10
## 501 User 501 0.96 2.00 1.94 0.51 1.02 1.70
## 502 User 502 2.72 1.96 1.39 0.32 1.06 2.46
## 503 User 503 0.90 1.08 2.48 0.41 0.82 1.78
## 504 User 504 0.64 1.28 0.48 0.35 0.70 1.58
## 505 User 505 0.99 1.04 0.35 0.58 0.74 2.22
## 506 User 506 2.50 2.00 0.24 0.51 0.80 1.78
## 507 User 507 0.86 1.04 1.31 0.48 0.56 1.78
## 508 User 508 0.70 1.00 1.78 0.64 2.98 2.36
## 509 User 509 0.86 0.76 1.06 0.51 2.62 2.34
## 510 User 510 1.12 2.04 0.19 0.33 0.26 1.36
## 511 User 511 1.22 1.16 2.18 0.55 1.38 2.52
## 512 User 512 0.96 1.20 0.19 0.33 0.66 1.24
## 513 User 513 0.67 1.24 0.96 0.53 0.78 1.44
## 514 User 514 0.77 1.88 2.43 0.65 1.06 3.12
## 515 User 515 0.86 1.20 0.35 0.42 0.96 1.72
## 516 User 516 0.90 1.00 2.84 0.50 1.28 2.14
## 517 User 517 1.31 0.00 0.26 0.72 0.96 1.16
## 518 User 518 0.64 1.04 2.03 0.53 1.60 1.90
## 519 User 519 0.96 1.28 0.22 0.37 0.82 2.14
## 520 User 520 0.77 1.08 0.30 0.55 1.06 2.26
## 521 User 521 0.51 1.36 0.13 0.33 0.70 1.02
## 522 User 522 0.86 1.04 1.89 0.61 1.46 2.30
## 523 User 523 0.51 1.08 2.48 0.57 0.66 1.80
## 524 User 524 0.74 0.96 0.26 0.42 0.86 1.54
## 525 User 525 0.70 1.64 2.46 0.57 1.46 2.54
## 526 User 526 0.86 1.36 1.68 0.49 1.30 3.04
## 527 User 527 0.70 1.12 1.23 0.49 1.52 2.34
## 528 User 528 0.77 1.40 0.16 0.59 0.94 1.94
## 529 User 529 1.34 1.64 0.37 0.39 0.58 1.94
## 530 User 530 0.53 0.96 0.18 0.58 0.66 1.40
## 531 User 531 0.86 0.60 0.24 0.64 0.94 1.70
## 532 User 532 1.12 0.16 0.19 0.69 0.62 1.44
## 533 User 533 0.83 1.20 1.25 0.56 1.04 2.02
## 534 User 534 0.80 1.08 1.45 0.45 0.98 1.70
## 535 User 535 0.90 0.88 1.84 0.41 0.72 2.00
## 536 User 536 0.58 1.12 1.57 0.45 0.78 1.50
## 537 User 537 0.74 2.24 2.63 0.72 1.40 3.76
## 538 User 538 0.64 1.04 2.35 0.51 1.42 1.66
## 539 User 539 0.61 1.84 0.61 0.47 2.18 2.50
## 540 User 540 0.96 1.16 0.36 0.42 0.22 2.80
## 541 User 541 0.80 1.36 0.75 0.35 0.90 1.78
## 542 User 542 1.44 0.28 0.18 0.34 0.26 1.74
## 543 User 543 0.83 1.08 0.24 0.46 0.50 1.52
## 544 User 544 0.70 1.56 0.96 0.40 1.18 1.88
## 545 User 545 0.99 1.04 1.17 0.57 0.98 2.10
## 546 User 546 0.86 2.96 0.24 0.41 0.72 1.62
## 547 User 547 0.61 1.64 0.18 0.46 1.02 1.90
## 548 User 548 0.96 1.48 0.21 0.58 0.42 1.28
## 549 User 549 0.96 1.92 1.18 0.61 0.90 1.98
## 550 User 550 0.96 1.32 0.34 0.48 0.82 1.70
## 551 User 551 1.23 1.00 0.59 0.35 1.02 1.62
## 552 User 552 1.06 1.04 2.50 0.56 1.78 2.80
## 553 User 553 0.90 0.88 1.17 0.47 0.70 2.10
## 554 User 554 1.63 1.20 0.67 0.75 1.02 2.20
## 555 User 555 0.67 2.40 0.34 0.53 1.26 2.20
## 556 User 556 0.70 0.88 2.66 0.50 1.04 1.46
## 557 User 557 0.58 1.48 0.24 0.49 0.42 1.38
## 558 User 558 0.96 0.88 0.22 0.53 0.42 1.80
## 559 User 559 0.96 1.00 0.30 0.33 0.88 1.58
## 560 User 560 1.06 0.80 0.29 0.35 1.30 2.12
## 561 User 561 0.74 0.80 1.82 0.50 1.20 1.74
## 562 User 562 0.93 1.60 3.11 0.49 0.96 2.08
## 563 User 563 0.90 0.88 1.94 0.55 1.12 2.18
## 564 User 564 0.70 1.52 1.46 0.50 0.94 1.70
## 565 User 565 0.77 1.56 0.24 0.62 0.98 2.10
## 566 User 566 0.99 1.08 1.41 0.24 1.52 2.08
## 567 User 567 0.74 1.68 2.89 0.57 0.94 1.92
## 568 User 568 0.70 1.60 2.36 0.48 1.18 1.73
## 569 User 569 1.15 2.12 2.06 0.56 1.68 1.86
## 570 User 570 0.58 1.20 0.32 0.43 1.04 2.54
## 571 User 571 0.90 2.16 2.06 0.56 1.66 2.17
## 572 User 572 0.74 1.36 0.21 0.29 0.62 1.48
## 573 User 573 0.77 1.08 1.82 0.39 1.06 2.32
## 574 User 574 0.67 1.76 0.30 0.41 0.26 1.58
## 575 User 575 0.96 1.44 0.72 0.62 0.82 2.70
## 576 User 576 0.74 1.28 1.36 0.66 1.26 2.48
## 577 User 577 0.77 0.88 0.24 0.43 1.02 2.10
## 578 User 578 0.64 1.48 0.24 0.56 0.74 1.72
## 579 User 579 0.67 1.48 0.26 0.56 0.62 1.26
## 580 User 580 0.86 0.96 0.74 1.12 0.96 1.70
## 581 User 581 0.83 1.36 1.07 0.33 0.56 2.16
## 582 User 582 0.64 1.36 1.52 0.47 1.02 2.68
## 583 User 583 0.90 1.20 0.85 0.62 1.18 2.14
## 584 User 584 0.67 1.60 0.19 0.45 1.02 1.42
## 585 User 585 1.06 1.28 0.16 0.47 1.04 1.60
## 586 User 586 1.47 1.04 0.43 0.48 0.74 1.10
## 587 User 587 0.48 1.12 0.70 0.33 0.38 1.42
## 588 User 588 0.96 1.60 0.29 0.32 0.62 1.62
## 589 User 589 0.58 1.04 2.77 0.58 0.46 1.98
## 590 User 590 0.93 2.08 0.27 0.39 1.10 2.58
## 591 User 591 0.96 1.12 0.91 0.50 0.82 1.66
## 592 User 592 0.83 1.32 0.18 0.31 1.22 1.50
## 593 User 593 0.70 2.28 0.22 2.38 0.38 1.28
## 594 User 594 0.83 1.96 1.33 0.54 1.44 2.54
## 595 User 595 1.12 0.80 0.91 0.39 0.48 1.56
## 596 User 596 1.76 0.60 1.57 0.35 0.50 1.66
## 597 User 597 0.96 1.32 0.37 0.49 0.74 1.66
## 598 User 598 0.77 1.08 0.22 0.65 0.88 2.02
## 599 User 599 0.86 0.96 2.02 0.50 1.28 1.58
## 600 User 600 1.12 2.96 0.16 0.50 0.48 1.76
## 601 User 601 0.64 1.36 0.91 0.40 0.86 1.10
## 602 User 602 1.15 0.80 0.26 3.10 0.64 1.86
## 603 User 603 0.67 2.20 2.34 0.61 0.90 2.12
## 604 User 604 0.77 1.48 0.29 0.35 0.16 0.82
## 605 User 605 1.22 0.68 1.41 0.91 1.34 2.82
## 606 User 606 0.64 1.20 0.94 0.39 0.94 2.02
## 607 User 607 1.09 1.00 1.02 0.40 1.02 1.38
## 608 User 608 1.31 1.36 0.75 0.48 0.50 1.70
## 609 User 609 1.06 3.12 1.58 0.48 0.56 3.34
## 610 User 610 0.70 1.32 0.34 0.59 0.40 1.02
## 611 User 611 0.66 0.64 2.01 0.58 0.82 1.54
## 612 User 612 0.74 1.04 1.30 0.62 1.26 2.42
## 613 User 613 0.83 0.92 0.82 0.39 1.28 2.14
## 614 User 614 0.67 1.28 0.26 0.51 1.02 1.26
## 615 User 615 1.87 0.28 1.14 0.50 0.90 1.94
## 616 User 616 0.54 1.16 0.38 0.33 1.38 1.58
## 617 User 617 0.70 1.44 0.22 0.64 0.56 2.04
## 618 User 618 1.82 1.56 0.62 0.39 0.58 1.62
## 619 User 619 1.25 1.04 0.43 0.43 1.04 2.50
## 620 User 620 0.96 1.32 0.56 0.38 0.66 1.54
## 621 User 621 0.74 1.32 0.16 0.49 1.22 1.46
## 622 User 622 0.80 1.80 1.25 0.55 1.38 2.50
## 623 User 623 0.99 1.32 2.03 0.43 0.88 1.54
## 624 User 624 0.74 0.96 0.62 0.51 0.96 1.84
## 625 User 625 0.90 1.48 1.46 0.42 0.42 1.02
## 626 User 626 1.66 0.24 0.43 0.59 0.80 1.06
## 627 User 627 0.80 1.92 1.60 0.50 2.08 3.20
## 628 User 628 0.75 1.08 1.88 0.34 0.90 1.58
## 629 User 629 0.70 0.88 0.19 0.43 0.14 1.66
## 630 User 630 0.58 1.44 0.21 0.41 1.06 1.56
## 631 User 631 0.70 1.36 0.19 0.41 0.86 1.28
## 632 User 632 2.05 1.20 0.19 0.34 0.48 1.02
## 633 User 633 0.51 1.20 0.42 0.49 0.90 1.20
## 634 User 634 0.61 1.20 2.05 0.61 1.30 3.06
## 635 User 635 0.83 1.96 0.83 0.46 0.50 1.34
## 636 User 636 0.80 1.12 1.60 0.63 1.50 1.74
## 637 User 637 0.86 1.40 1.25 0.55 2.02 2.62
## 638 User 638 1.38 0.96 1.07 0.66 1.06 2.18
## 639 User 639 1.06 1.44 0.42 0.58 0.70 1.68
## 640 User 640 0.51 1.96 0.21 0.42 0.72 1.38
## 641 User 641 1.73 0.84 2.61 0.63 1.10 2.42
## 642 User 642 0.54 2.96 0.38 0.61 1.62 2.42
## 643 User 643 1.09 2.76 0.21 0.66 0.32 2.28
## 644 User 644 0.74 1.56 0.24 0.61 0.70 1.42
## 645 User 645 0.93 2.24 1.90 0.49 1.76 3.06
## 646 User 646 0.61 1.56 0.19 0.41 0.86 1.14
## 647 User 647 0.94 0.80 0.35 0.56 0.48 1.78
## 648 User 648 0.64 1.52 0.21 0.39 0.98 1.38
## 649 User 649 0.38 1.44 0.34 0.50 1.26 1.94
## 650 User 650 1.09 1.96 1.17 0.51 1.62 2.74
## 651 User 651 0.58 1.24 0.26 0.56 0.96 1.70
## 652 User 652 0.80 1.32 0.34 0.24 0.46 1.02
## 653 User 653 0.61 1.56 0.19 0.41 0.86 1.14
## 654 User 654 0.70 1.32 0.32 0.51 0.82 1.34
## 655 User 655 0.48 1.12 2.35 0.58 0.78 1.98
## 656 User 656 0.74 1.56 2.27 0.66 1.30 2.56
## 657 User 657 0.70 1.64 1.07 0.39 1.04 1.54
## 658 User 658 1.34 0.76 1.10 0.47 1.66 2.00
## 659 User 659 0.72 1.60 0.67 0.34 0.78 1.58
## 660 User 660 0.80 1.80 0.37 0.51 1.06 1.58
## 661 User 661 0.99 1.96 2.46 0.53 0.34 1.58
## 662 User 662 1.09 0.64 1.12 0.42 0.70 1.54
## 663 User 663 0.70 0.80 2.56 0.50 1.10 1.50
## 664 User 664 0.93 0.92 0.18 0.50 1.02 2.40
## 665 User 665 1.06 1.28 1.30 0.43 0.24 0.46
## 666 User 666 1.50 1.16 2.37 0.27 0.58 1.90
## 667 User 667 1.95 1.52 1.94 3.44 0.64 2.94
## 668 User 668 1.25 1.04 1.58 0.67 0.88 2.42
## 669 User 669 0.54 1.16 0.80 0.32 0.66 1.44
## 670 User 670 0.51 1.48 0.21 0.41 1.20 1.66
## 671 User 671 1.63 0.96 0.34 0.49 0.38 2.06
## 672 User 672 0.77 1.60 2.46 0.59 2.16 2.64
## 673 User 673 1.76 0.68 1.31 0.46 0.34 0.80
## 674 User 674 0.86 1.00 0.29 0.47 0.24 1.46
## 675 User 675 0.83 0.60 0.19 0.61 0.94 1.66
## 676 User 676 0.58 1.96 0.18 0.38 0.74 1.08
## 677 User 677 0.77 1.16 0.32 0.26 0.50 1.14
## 678 User 678 2.26 0.40 2.08 0.50 1.18 2.86
## 679 User 679 1.66 1.04 0.91 0.43 0.72 1.74
## 680 User 680 0.80 1.56 0.34 0.41 0.80 1.66
## 681 User 681 1.02 1.04 0.24 0.65 0.46 1.88
## 682 User 682 0.96 1.16 0.45 0.29 0.98 1.42
## 683 User 683 0.83 0.96 1.47 0.50 1.46 2.02
## 684 User 684 0.96 1.96 0.26 0.51 0.82 1.34
## 685 User 685 0.86 1.84 1.78 0.61 1.18 2.36
## 686 User 686 0.90 1.00 2.06 0.62 0.90 2.52
## 687 User 687 0.77 1.36 0.75 0.46 1.14 2.14
## 688 User 688 1.02 1.40 0.22 0.57 0.22 2.18
## 689 User 689 0.90 1.68 0.29 0.35 0.80 1.24
## 690 User 690 0.70 1.28 0.94 0.62 1.06 2.02
## 691 User 691 0.83 0.72 0.22 0.39 0.48 1.80
## 692 User 692 0.77 1.48 0.98 0.31 1.02 1.50
## 693 User 693 0.93 1.28 0.22 0.25 0.46 0.62
## 694 User 694 0.77 1.88 0.21 0.49 0.48 1.74
## 695 User 695 0.96 1.80 0.56 2.25 2.02 2.40
## 696 User 696 0.70 1.32 0.27 0.47 1.78 2.18
## 697 User 697 1.66 2.16 1.26 0.41 0.62 2.26
## 698 User 698 1.34 0.80 0.22 0.69 0.40 2.24
## 699 User 699 0.83 1.04 0.35 0.40 0.26 0.96
## 700 User 700 0.74 1.96 1.25 0.40 0.58 1.26
## 701 User 701 0.45 1.96 0.94 0.61 0.58 1.58
## 702 User 702 0.70 1.96 1.66 0.55 1.38 2.60
## 703 User 703 1.09 2.96 1.79 0.79 1.18 2.00
## 704 User 704 0.67 1.96 0.29 0.43 1.18 2.02
## 705 User 705 1.54 1.28 0.22 0.24 0.58 1.62
## 706 User 706 0.64 1.52 0.16 0.42 0.56 0.98
## 707 User 707 0.80 0.96 0.27 0.55 0.70 1.66
## 708 User 708 0.83 0.76 1.31 0.58 1.42 2.50
## 709 User 709 1.31 0.20 0.24 0.72 0.46 1.60
## 710 User 710 0.70 1.44 0.88 0.33 0.80 1.40
## 711 User 711 1.34 1.04 1.47 0.66 0.90 2.66
## 712 User 712 0.54 1.28 0.26 0.61 1.26 2.00
## 713 User 713 1.28 1.28 0.27 0.40 1.04 1.12
## 714 User 714 1.02 1.24 0.27 0.41 1.22 2.60
## 715 User 715 0.96 1.96 0.75 0.41 0.46 1.40
## 716 User 716 1.06 1.64 0.32 0.31 0.38 1.06
## 717 User 717 0.54 1.08 0.24 0.42 0.54 1.30
## 718 User 718 0.70 2.12 2.42 0.59 0.58 1.82
## 719 User 719 1.31 0.92 2.37 0.62 0.74 2.32
## 720 User 720 1.02 0.92 2.59 0.63 0.96 2.34
## 721 User 721 0.45 1.36 0.21 0.63 1.34 2.04
## 722 User 722 0.99 1.12 0.22 0.40 0.74 1.42
## 723 User 723 1.09 0.80 0.93 0.71 1.38 2.70
## 724 User 724 1.22 0.56 0.62 0.69 0.72 1.50
## 725 User 725 0.74 1.20 0.29 0.38 0.42 1.22
## 726 User 726 0.80 2.04 1.28 0.54 1.62 2.52
## 727 User 727 0.58 0.76 0.75 0.53 1.52 2.14
## 728 User 728 0.99 1.36 1.18 0.67 0.96 2.32
## 729 User 729 0.86 2.96 0.21 1.98 0.90 1.62
## 730 User 730 1.63 1.16 1.81 0.39 1.62 2.98
## 731 User 731 1.09 1.44 1.42 0.33 1.18 1.70
## 732 User 732 0.61 1.24 0.26 0.71 0.82 2.30
## 733 User 733 1.06 0.56 0.77 0.59 0.72 1.70
## 734 User 734 0.61 1.40 2.16 0.43 1.30 1.58
## 735 User 735 0.61 1.32 0.21 0.35 0.58 1.16
## 736 User 736 0.70 1.08 0.26 0.65 1.20 1.30
## 737 User 737 0.93 1.92 0.37 0.56 0.96 2.38
## 738 User 738 0.80 1.12 1.78 0.64 1.20 2.34
## 739 User 739 0.64 1.24 1.18 0.61 0.86 2.82
## 740 User 740 1.18 1.36 0.51 0.32 1.12 2.16
## 741 User 741 0.90 2.04 1.26 0.64 1.30 2.74
## 742 User 742 0.86 0.72 1.23 0.55 1.20 2.48
## 743 User 743 0.74 1.00 0.26 0.41 0.74 1.90
## 744 User 744 1.09 1.20 0.29 0.51 1.18 1.90
## 745 User 745 0.83 1.36 1.02 0.39 0.70 1.32
## 746 User 746 0.82 2.60 0.19 0.90 0.46 1.82
## 747 User 747 0.90 1.44 0.29 0.47 1.02 1.20
## 748 User 748 0.96 2.84 0.21 1.83 1.18 1.98
## 749 User 749 0.67 1.12 0.43 0.38 1.02 1.26
## 750 User 750 0.99 1.04 0.77 0.42 0.96 1.98
## 751 User 751 0.74 1.52 2.29 0.66 1.46 2.58
## 752 User 752 1.02 1.52 0.76 0.38 0.62 1.26
## 753 User 753 1.22 1.36 1.33 0.59 1.18 2.24
## 754 User 754 1.12 1.04 1.09 0.39 0.96 1.60
## 755 User 755 1.28 1.68 0.99 0.75 1.10 2.34
## 756 User 756 1.28 1.28 0.96 0.39 1.34 1.70
## 757 User 757 1.33 0.76 0.26 0.45 0.72 1.18
## 758 User 758 0.70 1.12 0.35 0.46 0.64 1.66
## 759 User 759 0.74 1.60 1.58 0.41 0.64 1.18
## 760 User 760 1.70 0.96 0.13 0.33 0.78 1.14
## 761 User 761 0.77 1.04 1.31 0.62 1.26 2.42
## 762 User 762 0.99 1.48 0.99 0.59 0.34 2.18
## 763 User 763 1.09 1.56 0.83 0.46 1.20 2.18
## 764 User 764 1.02 1.28 1.33 0.49 0.86 1.40
## 765 User 765 0.74 1.48 1.26 0.57 1.60 2.00
## 766 User 766 1.02 1.32 1.58 0.37 0.58 1.20
## 767 User 767 0.70 1.68 0.37 0.61 0.72 1.52
## 768 User 768 1.02 0.96 0.99 0.55 0.82 3.04
## 769 User 769 1.02 0.96 0.21 0.69 1.14 2.72
## 770 User 770 1.34 0.56 1.71 0.53 0.48 1.26
## 771 User 771 0.74 1.60 1.20 0.46 1.34 2.02
## 772 User 772 0.64 1.40 0.98 0.29 0.26 0.54
## 773 User 773 0.80 0.96 1.18 0.50 0.56 1.50
## 774 User 774 0.99 1.20 0.14 0.51 0.42 1.46
## 775 User 775 0.42 1.52 0.29 0.53 0.38 1.52
## 776 User 776 1.41 0.72 1.23 1.10 0.74 2.80
## 777 User 777 0.67 1.60 0.27 0.35 1.28 1.78
## 778 User 778 0.74 1.68 1.18 0.50 1.50 2.52
## 779 User 779 1.25 0.96 0.16 0.55 0.22 1.58
## 780 User 780 0.74 1.36 0.21 0.29 0.62 1.48
## 781 User 781 0.86 1.20 2.08 0.54 1.84 2.14
## 782 User 782 0.80 1.28 1.95 0.47 1.14 1.70
## 783 User 783 0.74 1.28 0.21 0.55 1.58 1.50
## 784 User 784 1.01 1.08 0.25 0.30 0.40 0.94
## 785 User 785 0.90 1.16 0.43 0.43 0.70 1.42
## 786 User 786 0.80 0.84 2.49 0.45 0.74 2.12
## 787 User 787 0.77 1.32 1.97 0.53 0.82 1.94
## 788 User 788 0.51 1.96 0.19 0.63 0.48 2.00
## 789 User 789 0.90 1.08 0.75 0.34 1.50 1.86
## 790 User 790 0.74 1.24 1.71 0.43 1.58 2.48
## 791 User 791 0.86 1.20 2.22 0.33 0.90 1.74
## 792 User 792 0.83 1.32 2.86 0.56 1.10 2.60
## 793 User 793 1.02 2.00 1.71 0.54 1.52 2.74
## 794 User 794 1.82 1.16 0.35 0.46 0.40 1.02
## 795 User 795 0.80 0.88 0.53 0.55 1.10 2.14
## 796 User 796 2.14 1.92 2.02 0.59 1.52 2.96
## 797 User 797 0.51 1.48 0.24 0.42 0.72 1.46
## 798 User 798 0.83 1.28 0.21 0.55 0.62 1.02
## 799 User 799 0.90 1.36 2.21 0.47 0.86 2.14
## 800 User 800 0.67 1.44 2.90 0.53 0.86 1.78
## 801 User 801 1.22 1.12 0.45 0.49 0.46 0.90
## 802 User 802 1.09 1.04 1.65 0.47 1.36 2.22
## 803 User 803 1.17 0.32 2.16 0.47 0.98 1.90
## 804 User 804 1.31 0.04 0.98 0.55 0.54 0.94
## 805 User 805 0.64 1.64 1.46 0.50 1.34 2.22
## 806 User 806 0.80 1.96 2.69 0.55 1.34 3.04
## 807 User 807 0.67 1.12 0.24 0.58 1.22 1.90
## 808 User 808 0.80 1.04 2.00 0.56 1.40 1.60
## 809 User 809 0.96 2.00 1.94 0.51 1.02 1.70
## 810 User 810 1.15 2.08 1.62 0.57 0.78 1.86
## 811 User 811 0.83 0.96 0.21 0.61 1.76 2.00
## 812 User 812 0.99 1.20 1.60 0.53 1.30 2.82
## 813 User 813 0.96 3.64 1.31 0.39 1.34 2.66
## 814 User 814 1.25 0.96 0.77 0.42 1.20 1.84
## 815 User 815 0.58 1.56 2.44 0.54 1.20 2.10
## 816 User 816 0.93 1.20 1.46 0.58 0.66 2.22
## 817 User 817 0.90 0.96 2.85 0.54 1.12 1.48
## 818 User 818 0.58 1.32 1.28 0.58 0.42 1.74
## 819 User 819 0.70 1.00 2.74 0.57 1.18 1.84
## 820 User 820 0.51 1.08 2.48 0.57 0.66 1.80
## 821 User 821 0.58 1.52 1.30 0.56 1.18 2.34
## 822 User 822 0.83 1.36 1.02 0.57 0.96 2.18
## 823 User 823 0.64 1.56 0.16 0.47 0.98 2.06
## 824 User 824 1.47 0.96 1.84 0.58 1.50 2.28
## 825 User 825 0.70 0.96 0.78 1.05 0.80 1.64
## 826 User 826 0.67 1.36 1.28 0.65 0.50 1.34
## 827 User 827 0.48 1.36 1.82 0.57 0.66 1.28
## 828 User 828 1.18 1.24 0.75 0.43 0.08 1.70
## 829 User 829 0.48 1.12 2.35 0.58 0.78 1.98
## 830 User 830 0.93 1.76 0.58 2.29 2.00 2.42
## 831 User 831 0.74 1.00 1.27 0.48 0.42 1.44
## 832 User 832 0.67 1.68 0.19 0.51 0.64 1.68
## 833 User 833 0.86 1.12 0.13 0.27 0.78 1.70
## 834 User 834 1.01 1.52 0.42 0.38 0.26 0.92
## 835 User 835 0.70 0.88 2.66 0.50 1.04 1.46
## 836 User 836 1.02 1.44 2.38 0.47 1.26 2.54
## 837 User 837 1.09 1.20 1.50 0.65 0.90 2.38
## 838 User 838 1.02 1.56 0.53 1.30 0.64 1.86
## 839 User 839 0.67 1.12 0.22 0.53 0.70 0.88
## 840 User 840 0.64 1.20 0.75 0.47 1.06 1.98
## 841 User 841 0.70 1.96 0.96 0.33 0.82 1.70
## 842 User 842 0.83 1.12 1.50 0.32 0.34 1.62
## 843 User 843 1.06 1.28 1.78 0.41 0.66 1.58
## 844 User 844 0.64 1.24 0.16 0.35 0.58 0.98
## 845 User 845 0.64 1.20 0.24 0.35 0.56 0.76
## 846 User 846 0.96 1.44 1.60 0.48 0.88 2.26
## 847 User 847 0.83 1.24 0.26 0.37 0.96 1.46
## 848 User 848 0.90 1.36 0.74 0.62 0.58 1.74
## 849 User 849 0.77 1.52 2.04 0.39 0.22 0.98
## 850 User 850 0.61 1.52 0.82 0.22 0.58 1.10
## 851 User 851 0.58 1.04 0.22 0.47 1.06 1.88
## 852 User 852 0.96 1.96 1.50 0.53 1.26 2.50
## 853 User 853 0.99 1.88 0.48 0.61 1.22 1.92
## 854 User 854 1.18 0.92 1.52 0.65 1.44 2.22
## 855 User 855 1.09 1.96 1.28 0.53 1.46 2.98
## 856 User 856 1.54 1.44 0.56 0.34 0.82 1.80
## 857 User 857 1.18 0.92 1.52 0.65 1.44 2.22
## 858 User 858 0.58 1.64 2.27 0.45 1.26 1.72
## 859 User 859 0.58 1.44 0.38 0.56 1.02 1.64
## 860 User 860 1.09 1.24 2.62 0.58 0.54 1.94
## 861 User 861 1.09 1.12 1.94 0.56 0.82 1.98
## 862 User 862 0.64 1.56 0.42 0.50 0.80 2.40
## 863 User 863 0.70 1.52 2.37 0.62 0.86 1.68
## 864 User 864 0.77 1.04 0.27 0.38 1.62 1.78
## 865 User 865 1.09 1.84 0.75 0.33 0.56 1.26
## 866 User 866 0.51 1.00 0.21 0.39 0.74 1.64
## 867 User 867 0.77 1.16 2.19 0.40 1.42 1.78
## 868 User 868 0.93 0.64 0.22 0.43 3.26 3.13
## 869 User 869 0.45 1.64 0.14 0.42 0.58 1.26
## 870 User 870 1.89 0.28 1.12 0.51 0.96 1.96
## 871 User 871 1.02 1.32 0.40 0.59 1.06 2.93
## 872 User 872 0.83 1.12 0.27 0.49 0.64 1.30
## 873 User 873 1.41 0.96 1.79 0.35 1.10 2.22
## 874 User 874 0.48 1.16 0.80 0.66 0.74 1.40
## 875 User 875 0.80 1.28 0.14 0.39 1.06 1.52
## 876 User 876 0.48 1.32 0.75 0.67 0.82 1.58
## 877 User 877 0.90 1.96 1.23 0.51 1.28 2.60
## 878 User 878 1.34 1.36 0.38 0.25 0.90 1.30
## 879 User 879 0.99 1.16 0.22 0.42 0.88 1.70
## 880 User 880 0.86 1.28 1.09 0.54 1.26 2.58
## 881 User 881 0.67 1.28 0.35 0.42 0.74 1.88
## 882 User 882 0.38 1.52 0.14 0.39 0.96 1.14
## 883 User 883 0.96 2.96 0.74 0.47 0.96 2.12
## 884 User 884 0.58 1.20 2.05 0.71 0.50 2.28
## 885 User 885 1.18 1.48 0.78 0.47 1.06 2.89
## 886 User 886 0.90 1.40 2.45 0.64 0.82 1.56
## 887 User 887 0.70 1.28 0.38 0.51 0.78 1.34
## 888 User 888 0.58 1.68 0.82 0.41 0.18 1.02
## 889 User 889 1.50 2.60 1.33 0.95 0.72 2.42
## 890 User 890 0.83 1.60 0.18 0.48 0.24 0.80
## 891 User 891 0.70 1.40 0.88 0.62 0.98 2.44
## 892 User 892 1.02 1.68 0.21 0.53 0.38 2.48
## 893 User 893 0.77 1.64 2.85 0.53 1.04 1.94
## 894 User 894 0.48 1.96 0.18 0.55 0.56 1.30
## 895 User 895 0.51 1.76 0.22 0.49 0.66 1.46
## 896 User 896 0.80 0.96 0.29 0.61 0.16 1.62
## 897 User 897 1.09 0.72 1.02 0.94 1.26 3.20
## 898 User 898 1.02 1.04 0.74 0.35 0.70 1.60
## 899 User 899 0.80 1.08 0.75 0.35 0.82 1.22
## 900 User 900 0.54 1.36 1.02 0.48 0.42 1.48
## 901 User 901 1.12 1.28 1.44 0.37 0.78 1.50
## 902 User 902 0.67 1.40 2.32 0.55 0.94 2.38
## 903 User 903 1.22 0.72 1.18 1.09 0.74 2.60
## 904 User 904 0.67 2.88 0.26 1.91 1.74 1.60
## 905 User 905 0.70 1.04 1.47 0.31 0.98 1.62
## 906 User 906 1.79 0.60 1.60 0.42 1.02 2.10
## 907 User 907 0.70 1.68 0.30 0.59 0.26 1.16
## 908 User 908 0.77 1.64 2.85 0.53 1.04 1.94
## 909 User 909 0.51 1.20 1.07 0.49 1.14 2.04
## 910 User 910 0.74 1.40 1.10 0.34 1.20 1.54
## 911 User 911 0.83 1.36 0.21 0.53 0.16 0.38
## 912 User 912 0.90 1.24 1.15 0.46 1.26 2.24
## 913 User 913 1.15 0.96 0.29 0.29 0.86 1.36
## 914 User 914 0.70 1.52 1.65 0.67 0.74 1.32
## 915 User 915 0.42 1.08 0.74 0.91 0.90 2.30
## 916 User 916 0.70 1.80 3.62 1.37 1.46 1.62
## 917 User 917 0.77 1.20 1.63 0.80 1.18 2.38
## 918 User 918 0.77 1.28 1.01 0.34 0.90 1.72
## 919 User 919 0.93 1.08 0.27 0.27 0.34 1.02
## 920 User 920 0.61 1.28 0.59 0.47 0.70 1.02
## 921 User 921 1.25 1.36 1.60 0.64 0.94 2.38
## 922 User 922 1.18 1.32 0.19 0.32 0.34 1.08
## 923 User 923 1.06 0.88 0.83 0.54 0.64 2.02
## 924 User 924 0.90 1.36 1.42 0.55 0.86 1.48
## 925 User 925 0.74 1.44 2.75 0.45 0.98 1.74
## 926 User 926 0.83 1.36 2.30 0.77 0.94 2.52
## 927 User 927 0.77 2.48 1.70 0.51 1.36 2.04
## 928 User 928 0.99 1.20 0.14 0.51 0.42 1.46
## 929 User 929 0.64 1.32 0.27 0.57 0.74 2.38
## 930 User 930 0.83 1.24 0.35 0.50 0.78 1.70
## 931 User 931 1.12 1.60 1.01 0.45 0.94 2.16
## 932 User 932 0.83 1.08 2.91 0.55 1.38 2.24
## 933 User 933 0.90 1.20 1.33 0.30 0.98 1.50
## 934 User 934 0.67 1.12 0.43 0.39 0.62 1.48
## 935 User 935 0.61 1.16 0.19 0.53 0.78 1.22
## 936 User 936 0.64 1.08 1.54 0.42 0.50 1.40
## 937 User 937 0.83 0.96 1.15 0.43 0.74 1.82
## 938 User 938 0.90 1.64 1.12 0.53 1.58 2.58
## 939 User 939 0.80 1.52 1.26 0.51 1.44 2.78
## 940 User 940 0.74 1.20 1.14 0.42 1.68 3.14
## 941 User 941 1.22 1.00 1.57 0.46 0.74 2.54
## 942 User 942 0.35 1.96 0.72 0.55 0.72 1.78
## 943 User 943 0.70 1.80 2.27 0.43 1.42 1.88
## 944 User 944 0.64 1.68 0.24 0.47 0.94 1.66
## 945 User 945 0.67 1.48 0.40 0.55 1.86 1.84
## 946 User 946 0.58 0.88 0.24 0.49 1.20 2.06
## 947 User 947 1.15 1.48 0.77 0.22 1.04 1.52
## 948 User 948 0.54 1.28 0.24 0.57 0.46 1.34
## 949 User 949 0.93 2.12 0.27 0.46 1.10 2.56
## 950 User 950 0.83 1.72 1.42 0.95 1.34 2.28
## 951 User 951 0.64 1.28 0.80 0.18 0.82 1.34
## 952 User 952 1.06 0.96 2.57 0.51 0.82 1.96
## 953 User 953 0.93 2.08 1.26 0.56 0.94 2.56
## 954 User 954 1.87 0.80 1.66 0.98 0.46 1.26
## 955 User 955 1.25 0.84 1.71 1.12 0.34 1.22
## 956 User 956 0.61 1.08 2.22 0.65 1.20 2.06
## 957 User 957 0.86 1.80 1.33 0.57 1.38 2.62
## 958 User 958 1.34 1.16 0.66 0.34 0.82 1.34
## 959 User 959 0.61 1.44 0.30 0.40 0.80 1.28
## 960 User 960 1.41 1.04 0.32 0.62 0.54 2.40
## 961 User 961 0.58 1.24 1.95 0.61 1.22 1.86
## 962 User 962 0.85 1.12 1.10 0.41 1.22 2.00
## 963 User 963 0.61 1.40 0.24 0.42 0.98 1.42
## 964 User 964 0.96 1.16 2.70 0.62 0.62 1.80
## 965 User 965 1.25 1.24 0.43 0.62 0.72 2.70
## 966 User 966 0.64 0.96 0.22 0.38 1.74 2.26
## 967 User 967 0.91 1.96 1.82 0.40 1.52 1.82
## 968 User 968 0.74 1.36 0.64 0.54 0.64 1.70
## 969 User 969 0.51 1.20 0.22 0.73 0.90 2.22
## 970 User 970 0.80 1.32 0.40 0.61 0.32 0.96
## 971 User 971 0.58 1.96 0.24 0.47 1.04 1.74
## 972 User 972 1.28 1.24 0.14 0.55 0.62 2.26
## 973 User 973 1.22 1.16 0.38 1.55 0.40 1.24
## 974 User 974 0.38 1.96 0.19 0.48 1.14 2.14
## 975 User 975 1.02 2.44 1.89 0.47 1.76 2.50
## 976 User 976 0.74 1.12 0.30 0.53 0.88 1.38
## 977 User 977 1.25 0.92 1.12 0.38 0.78 1.68
## 978 User 978 0.61 1.32 0.67 0.43 1.30 1.78
## 979 User 979 0.93 0.20 0.13 0.43 0.30 0.40
## 980 User 980 0.93 0.56 1.13 0.51 1.34 2.36
## Category.7 Category.8 Category.9 Category.10
## 1 3.19 2.79 1.82 2.42
## 2 3.21 2.63 1.86 2.32
## 3 3.18 2.80 1.31 2.50
## 4 3.18 2.96 1.57 2.86
## 5 3.18 2.78 1.18 2.54
## 6 3.17 2.89 1.66 3.66
## 7 3.17 2.66 1.22 3.22
## 8 3.17 2.81 1.54 2.88
## 9 3.18 2.79 1.41 2.54
## 10 3.17 2.82 2.24 3.12
## 11 3.18 2.89 1.66 2.62
## 12 3.17 2.93 1.66 3.42
## 13 3.20 2.87 1.38 2.34
## 14 3.19 2.91 2.30 2.74
## 15 3.20 2.82 2.02 2.46
## 16 3.19 2.74 1.41 2.32
## 17 3.18 2.73 1.15 2.98
## 18 3.20 3.04 1.15 2.42
## 19 3.18 2.86 1.79 2.80
## 20 3.19 2.93 1.22 2.48
## 21 3.18 2.70 1.06 2.94
## 22 3.17 2.74 1.15 3.22
## 23 3.16 2.74 1.34 3.66
## 24 3.17 2.71 1.73 3.04
## 25 3.18 2.77 1.92 2.46
## 26 3.19 2.54 1.60 2.54
## 27 3.19 2.57 1.34 2.38
## 28 3.18 2.79 1.22 2.40
## 29 3.17 2.69 1.63 2.94
## 30 3.20 2.75 1.54 2.46
## 31 3.20 2.78 1.50 2.34
## 32 3.19 2.65 1.28 2.42
## 33 3.19 2.80 1.76 2.72
## 34 3.18 2.90 1.92 2.74
## 35 3.18 2.94 2.02 3.02
## 36 3.18 3.01 1.63 2.94
## 37 3.18 2.78 1.76 2.90
## 38 3.18 2.91 1.92 3.20
## 39 3.20 2.86 1.60 2.58
## 40 3.18 2.88 1.66 2.42
## 41 3.17 2.61 1.02 3.06
## 42 3.16 2.74 1.57 3.38
## 43 3.18 2.82 1.25 2.88
## 44 3.18 2.86 2.05 2.66
## 45 3.18 3.10 1.98 2.80
## 46 3.17 2.90 1.82 3.38
## 47 3.18 3.15 2.18 3.22
## 48 3.18 2.86 1.47 2.94
## 49 3.18 2.90 1.44 2.72
## 50 3.19 2.62 1.31 2.34
## 51 3.17 2.93 1.34 3.42
## 52 3.18 2.71 1.76 2.86
## 53 3.18 2.59 1.89 3.02
## 54 3.18 2.82 1.50 2.56
## 55 3.17 2.78 1.66 3.42
## 56 3.17 2.94 1.31 3.12
## 57 3.19 2.86 1.44 2.48
## 58 3.18 2.82 1.41 2.88
## 59 3.20 2.79 1.47 2.38
## 60 3.18 2.81 1.60 2.54
## 61 3.20 2.62 1.28 2.34
## 62 3.18 3.03 1.02 2.78
## 63 3.18 2.82 2.08 2.96
## 64 3.18 3.10 1.34 3.04
## 65 3.18 2.90 1.50 3.01
## 66 3.18 2.78 1.63 2.88
## 67 3.18 2.79 1.09 3.34
## 68 3.18 2.77 1.28 2.94
## 69 3.18 2.80 1.09 2.88
## 70 3.18 2.74 1.50 2.54
## 71 3.18 2.82 1.28 2.46
## 72 3.20 2.82 1.25 2.34
## 73 3.17 2.81 1.98 2.58
## 74 3.18 2.83 1.41 3.46
## 75 3.19 2.86 1.63 2.42
## 76 3.19 2.69 1.38 2.32
## 77 3.18 2.81 1.86 3.36
## 78 3.19 2.79 1.63 2.46
## 79 3.17 2.78 1.25 3.06
## 80 3.17 2.70 1.12 2.98
## 81 3.17 3.07 1.54 3.42
## 82 3.18 2.83 1.86 2.54
## 83 3.17 2.62 2.05 3.04
## 84 3.18 2.88 1.12 2.66
## 85 3.18 2.96 1.86 2.58
## 86 3.17 2.87 1.50 3.34
## 87 3.18 2.69 1.41 2.56
## 88 3.17 2.79 1.18 3.12
## 89 3.18 2.71 1.22 2.42
## 90 3.18 2.86 1.57 2.64
## 91 3.18 2.81 1.79 3.26
## 92 3.17 2.91 1.54 2.64
## 93 3.19 2.74 1.63 2.42
## 94 3.20 2.79 1.47 2.38
## 95 3.19 2.67 1.50 2.46
## 96 3.18 2.98 1.22 2.94
## 97 3.19 2.79 1.79 2.82
## 98 3.18 2.91 1.41 2.54
## 99 3.19 2.86 2.14 2.78
## 100 3.17 2.86 3.04 3.10
## 101 3.18 2.90 1.79 2.82
## 102 3.18 2.94 1.76 3.06
## 103 3.19 2.82 1.41 2.42
## 104 3.18 2.67 1.79 2.86
## 105 3.17 2.90 1.73 3.46
## 106 3.20 2.73 1.70 2.46
## 107 3.18 2.94 2.27 2.74
## 108 3.16 2.74 1.15 3.42
## 109 3.17 2.80 0.96 3.18
## 110 3.18 2.83 2.24 2.78
## 111 3.19 2.96 2.46 2.98
## 112 3.18 2.85 1.15 2.86
## 113 3.18 2.79 1.86 2.54
## 114 3.18 3.04 1.28 2.48
## 115 3.20 2.82 1.25 2.34
## 116 3.18 3.01 1.73 2.34
## 117 3.19 2.83 1.76 2.40
## 118 3.18 2.78 1.79 2.94
## 119 3.18 2.58 1.82 2.94
## 120 3.18 2.70 0.96 3.18
## 121 3.18 2.82 1.44 2.50
## 122 3.18 2.82 1.60 2.64
## 123 3.19 2.58 1.31 2.38
## 124 3.18 2.86 1.54 2.38
## 125 3.18 2.72 1.47 2.74
## 126 3.18 2.79 1.31 2.82
## 127 3.18 2.77 1.18 2.98
## 128 3.18 2.81 1.41 2.56
## 129 3.17 2.89 1.31 3.34
## 130 3.18 2.70 1.57 2.78
## 131 3.18 2.71 0.99 2.88
## 132 3.18 2.85 1.70 2.54
## 133 3.18 2.74 1.89 2.94
## 134 3.18 3.02 1.31 2.50
## 135 3.17 2.69 2.50 3.34
## 136 3.18 2.99 2.14 2.54
## 137 3.19 3.02 1.47 2.54
## 138 3.18 2.85 1.28 2.88
## 139 3.18 2.80 1.44 3.06
## 140 3.18 3.01 1.86 3.20
## 141 3.17 2.93 1.73 3.34
## 142 3.18 2.82 1.70 2.96
## 143 3.17 2.70 1.22 3.10
## 144 3.18 2.71 2.37 2.62
## 145 3.17 3.06 2.21 3.02
## 146 3.17 2.93 1.66 3.42
## 147 3.18 2.74 1.38 2.46
## 148 3.19 3.12 1.50 2.62
## 149 3.18 2.86 1.92 2.94
## 150 3.18 2.80 1.60 2.54
## 151 3.18 2.93 1.47 3.10
## 152 3.18 2.74 1.50 2.98
## 153 3.18 2.85 1.44 2.66
## 154 3.18 2.66 1.34 2.78
## 155 3.18 2.73 1.66 2.62
## 156 3.18 2.80 2.08 3.42
## 157 3.18 3.06 1.57 2.86
## 158 3.17 2.77 1.98 3.44
## 159 3.19 2.83 1.41 2.34
## 160 3.18 2.63 1.28 3.36
## 161 3.18 2.77 1.44 2.90
## 162 3.17 2.58 2.21 3.36
## 163 3.18 2.79 1.86 2.54
## 164 3.18 2.82 1.76 2.98
## 165 3.18 2.78 0.93 2.88
## 166 3.18 2.91 1.44 2.74
## 167 3.19 2.86 1.47 2.38
## 168 3.18 2.90 2.18 2.54
## 169 3.20 2.85 1.50 2.34
## 170 3.18 2.97 1.73 2.86
## 171 3.18 2.97 2.18 2.80
## 172 3.18 2.98 1.22 2.48
## 173 3.18 2.73 1.22 2.78
## 174 3.17 2.94 1.60 3.28
## 175 3.18 2.86 1.57 3.26
## 176 3.18 2.86 1.15 2.62
## 177 3.18 3.01 1.38 3.26
## 178 3.18 2.97 1.73 2.94
## 179 3.18 2.89 1.70 2.98
## 180 3.18 2.86 1.76 2.88
## 181 3.18 3.29 2.18 2.90
## 182 3.18 2.75 1.60 2.70
## 183 3.18 2.81 1.60 2.48
## 184 3.18 2.69 1.22 3.30
## 185 3.20 2.72 2.18 2.54
## 186 3.18 2.85 1.98 2.64
## 187 3.18 2.78 1.44 2.72
## 188 3.18 3.07 1.41 3.06
## 189 3.19 2.89 1.63 2.46
## 190 3.17 2.94 1.28 3.04
## 191 3.19 2.58 1.38 2.32
## 192 3.19 2.75 1.76 2.66
## 193 3.16 2.85 1.70 3.52
## 194 3.16 2.74 2.05 3.44
## 195 3.18 2.82 1.76 2.86
## 196 3.17 2.94 1.41 2.96
## 197 3.18 2.65 1.31 3.04
## 198 3.19 2.74 1.57 2.50
## 199 3.18 3.01 1.57 3.26
## 200 3.18 2.77 1.70 2.40
## 201 3.19 2.89 1.79 2.78
## 202 3.18 2.85 1.73 2.96
## 203 3.20 2.74 1.47 2.34
## 204 3.18 2.91 1.82 2.82
## 205 3.18 2.93 1.02 2.70
## 206 3.18 2.73 1.38 2.78
## 207 3.18 2.71 1.73 2.62
## 208 3.18 2.94 1.89 2.94
## 209 3.18 2.54 1.15 2.58
## 210 3.17 2.88 1.02 3.26
## 211 3.18 2.79 1.31 3.30
## 212 3.19 2.78 1.50 2.82
## 213 3.18 2.66 1.60 2.98
## 214 3.18 2.79 1.34 2.58
## 215 3.17 2.94 1.22 3.46
## 216 3.19 2.77 1.70 2.54
## 217 3.17 2.77 1.22 3.04
## 218 3.18 2.71 1.38 2.30
## 219 3.18 2.79 1.31 2.38
## 220 3.18 2.87 1.38 2.86
## 221 3.18 2.87 1.60 2.88
## 222 3.18 2.73 1.12 3.22
## 223 3.19 2.80 1.63 2.40
## 224 3.17 2.86 1.60 3.04
## 225 3.19 2.79 1.57 2.42
## 226 3.17 2.73 1.47 3.34
## 227 3.18 2.75 1.18 2.46
## 228 3.18 2.82 1.25 2.82
## 229 3.18 2.91 1.28 3.30
## 230 3.19 2.94 1.15 2.38
## 231 3.18 3.14 2.11 2.80
## 232 3.20 3.04 1.12 2.42
## 233 3.18 2.70 1.02 3.02
## 234 3.18 2.70 1.28 2.74
## 235 3.18 2.97 1.34 2.14
## 236 3.18 2.82 1.76 2.86
## 237 3.18 2.81 1.15 3.14
## 238 3.18 2.99 1.44 2.96
## 239 3.18 2.78 1.12 2.70
## 240 3.18 2.95 1.15 3.60
## 241 3.20 2.74 1.47 2.34
## 242 3.19 2.81 1.60 2.32
## 243 3.19 2.72 2.69 2.58
## 244 3.18 2.75 2.50 3.12
## 245 3.17 2.89 2.40 3.02
## 246 3.18 2.88 1.63 2.88
## 247 3.18 2.93 1.66 2.80
## 248 3.20 2.63 1.63 2.46
## 249 3.17 2.94 1.15 3.14
## 250 3.18 2.82 1.76 2.86
## 251 3.18 2.81 1.22 2.66
## 252 3.18 2.94 1.60 2.94
## 253 3.19 2.56 1.15 2.40
## 254 3.19 2.66 1.66 2.40
## 255 3.18 2.59 1.89 2.78
## 256 3.17 2.67 2.43 3.28
## 257 3.17 2.98 1.41 3.36
## 258 3.18 2.74 1.57 2.40
## 259 3.18 3.06 1.41 2.72
## 260 3.18 2.54 1.31 2.42
## 261 3.19 2.85 1.79 2.62
## 262 3.19 3.10 2.05 2.72
## 263 3.18 3.02 1.73 2.78
## 264 3.19 3.13 2.46 2.78
## 265 3.17 2.94 1.28 3.50
## 266 3.19 2.77 1.66 2.46
## 267 3.20 2.82 1.86 2.38
## 268 3.19 2.82 1.95 2.72
## 269 3.18 2.64 2.18 2.78
## 270 3.18 2.86 1.47 2.46
## 271 3.17 2.93 1.25 3.26
## 272 3.18 3.04 1.41 2.78
## 273 3.19 2.66 0.96 2.46
## 274 3.20 2.97 1.34 2.56
## 275 3.18 2.78 1.38 2.72
## 276 3.16 2.74 1.38 3.52
## 277 3.18 2.82 1.50 2.42
## 278 3.18 3.04 2.18 2.82
## 279 3.18 2.63 0.90 2.78
## 280 3.18 2.83 1.47 2.66
## 281 3.18 2.74 1.06 3.10
## 282 3.18 3.22 1.47 2.82
## 283 3.19 2.80 1.60 2.66
## 284 3.18 2.83 1.28 2.64
## 285 3.17 2.78 1.66 2.96
## 286 3.18 2.86 1.73 2.88
## 287 3.18 2.67 1.22 2.42
## 288 3.18 2.67 3.14 2.80
## 289 3.17 2.82 0.86 3.62
## 290 3.17 2.82 1.18 3.30
## 291 3.19 2.87 1.47 2.54
## 292 3.17 2.72 1.41 3.14
## 293 3.18 2.89 1.28 2.96
## 294 3.18 3.26 1.82 2.66
## 295 3.17 2.69 1.63 2.94
## 296 3.18 2.73 1.47 2.56
## 297 3.18 2.65 1.41 2.80
## 298 3.18 2.78 1.12 2.54
## 299 3.19 2.85 1.63 2.42
## 300 3.19 2.83 1.89 2.58
## 301 3.17 2.82 1.63 3.12
## 302 3.19 2.82 1.25 2.50
## 303 3.19 2.82 1.60 2.56
## 304 3.18 2.86 1.73 2.88
## 305 3.18 2.77 1.86 2.64
## 306 3.18 2.63 1.41 2.66
## 307 3.18 2.86 1.73 2.94
## 308 3.20 3.02 2.72 2.48
## 309 3.18 3.22 1.28 2.58
## 310 3.19 2.58 1.41 2.32
## 311 3.18 2.77 2.40 2.74
## 312 3.18 2.89 1.76 3.04
## 313 3.18 2.83 1.22 2.62
## 314 3.18 2.85 1.60 2.50
## 315 3.18 2.78 1.98 2.98
## 316 3.18 2.80 2.02 2.64
## 317 3.19 2.75 1.79 2.62
## 318 3.17 2.88 1.47 2.82
## 319 3.19 2.80 1.34 2.46
## 320 3.16 2.97 1.22 3.42
## 321 3.18 3.09 1.60 2.88
## 322 3.18 2.98 2.27 3.36
## 323 3.19 2.69 1.57 2.72
## 324 3.18 2.98 1.25 2.70
## 325 3.18 2.95 1.44 2.48
## 326 3.19 2.74 1.28 2.48
## 327 3.20 2.97 2.50 2.42
## 328 3.18 2.78 1.50 2.40
## 329 3.18 2.77 1.18 2.32
## 330 3.19 3.05 1.22 2.56
## 331 3.17 2.88 3.17 3.22
## 332 3.18 2.69 0.99 2.74
## 333 3.18 2.78 1.63 2.88
## 334 3.18 2.71 1.60 2.54
## 335 3.18 2.62 1.57 2.42
## 336 3.18 2.81 1.28 2.72
## 337 3.18 2.70 1.09 2.80
## 338 3.17 2.82 1.02 3.44
## 339 3.18 2.94 1.86 2.58
## 340 3.18 2.88 1.44 2.86
## 341 3.18 2.88 1.60 2.46
## 342 3.20 2.97 2.62 2.38
## 343 3.18 2.97 1.47 3.12
## 344 3.20 2.82 1.73 2.42
## 345 3.18 2.66 0.90 3.06
## 346 3.17 2.87 1.66 3.02
## 347 3.18 2.93 2.40 2.66
## 348 3.18 2.95 1.86 2.70
## 349 3.20 2.94 1.15 2.32
## 350 3.19 2.78 1.22 2.40
## 351 3.18 2.71 1.54 2.98
## 352 3.18 2.95 1.63 2.78
## 353 3.19 2.96 1.92 2.56
## 354 3.18 3.07 1.41 3.26
## 355 3.17 2.72 1.06 3.36
## 356 3.17 2.75 1.22 3.06
## 357 3.18 2.89 1.57 2.56
## 358 3.18 2.83 1.28 3.12
## 359 3.18 3.25 2.30 2.70
## 360 3.18 2.62 1.15 3.14
## 361 3.18 2.82 1.66 2.70
## 362 3.18 2.80 1.60 2.54
## 363 3.19 2.67 1.50 2.46
## 364 3.17 3.01 1.41 3.28
## 365 3.18 3.17 1.41 2.88
## 366 3.19 2.73 1.28 2.50
## 367 3.18 2.79 1.98 2.46
## 368 3.18 3.04 1.73 2.72
## 369 3.18 2.94 1.09 2.70
## 370 3.18 2.70 1.22 2.48
## 371 3.18 2.82 1.70 3.26
## 372 3.19 2.73 1.89 2.94
## 373 3.18 2.79 1.50 2.66
## 374 3.19 2.86 1.41 2.50
## 375 3.18 2.94 2.05 2.88
## 376 3.20 2.90 1.86 2.40
## 377 3.19 2.71 1.60 2.54
## 378 3.17 2.94 1.31 3.26
## 379 3.18 2.94 1.38 2.64
## 380 3.18 2.66 1.92 2.78
## 381 3.17 3.02 1.50 3.20
## 382 3.17 2.99 1.76 3.22
## 383 3.18 2.95 1.50 2.70
## 384 3.18 2.87 1.57 2.80
## 385 3.17 2.85 1.15 3.20
## 386 3.19 2.66 1.41 2.42
## 387 3.18 2.82 1.44 2.46
## 388 3.18 2.78 1.44 2.50
## 389 3.18 2.70 1.70 2.98
## 390 3.18 2.74 1.02 2.98
## 391 3.19 2.97 1.57 2.66
## 392 3.17 2.66 1.50 3.22
## 393 3.19 3.13 1.86 2.58
## 394 3.18 2.91 1.34 2.90
## 395 3.18 3.14 1.63 3.34
## 396 3.19 2.87 1.50 2.46
## 397 3.18 2.66 1.02 3.30
## 398 3.18 2.86 1.06 2.66
## 399 3.17 2.89 1.63 2.98
## 400 3.18 2.86 1.98 2.64
## 401 3.18 3.05 1.60 2.86
## 402 3.19 2.94 1.44 2.54
## 403 3.18 2.97 1.86 2.94
## 404 3.17 2.70 1.73 3.04
## 405 3.19 2.74 1.82 2.72
## 406 3.18 2.75 1.54 2.56
## 407 3.18 2.77 1.41 2.80
## 408 3.19 2.78 1.22 2.40
## 409 3.19 2.66 2.34 2.48
## 410 3.20 2.91 2.53 2.34
## 411 3.18 2.74 1.57 2.88
## 412 3.18 2.83 1.44 2.54
## 413 3.19 2.66 1.22 2.34
## 414 3.18 2.70 1.54 2.50
## 415 3.18 2.87 2.05 2.62
## 416 3.20 2.78 1.47 2.40
## 417 3.18 3.15 1.57 2.98
## 418 3.16 2.93 1.06 3.50
## 419 3.17 2.89 1.25 3.20
## 420 3.19 2.87 1.73 2.42
## 421 3.20 2.64 1.50 2.40
## 422 3.18 2.61 2.11 2.74
## 423 3.18 2.74 0.96 2.46
## 424 3.18 3.07 1.60 3.04
## 425 3.18 2.86 0.86 3.04
## 426 3.18 2.85 1.54 2.58
## 427 3.19 2.78 1.41 2.38
## 428 3.17 2.90 1.89 3.18
## 429 3.17 2.73 1.25 3.12
## 430 3.17 2.93 1.34 3.42
## 431 3.18 2.95 1.34 3.12
## 432 3.18 2.96 1.79 2.74
## 433 3.18 2.54 1.47 2.42
## 434 3.19 2.71 1.47 2.32
## 435 3.19 2.73 1.22 2.40
## 436 3.18 2.89 1.54 2.94
## 437 3.17 2.88 1.44 3.44
## 438 3.18 2.78 1.98 2.50
## 439 3.18 3.13 1.50 2.66
## 440 3.18 2.77 1.34 2.54
## 441 3.18 2.70 1.86 2.98
## 442 3.17 2.63 1.15 3.34
## 443 3.17 2.75 1.54 2.82
## 444 3.17 2.89 1.70 3.54
## 445 3.18 2.82 1.25 2.72
## 446 3.17 2.70 1.18 3.06
## 447 3.18 2.78 1.15 2.46
## 448 3.18 2.91 1.22 3.02
## 449 3.18 2.82 1.47 2.64
## 450 3.18 2.91 1.22 2.50
## 451 3.18 2.86 2.43 3.02
## 452 3.18 2.74 1.50 2.54
## 453 3.18 2.83 2.08 2.66
## 454 3.18 2.74 1.60 2.56
## 455 3.18 2.75 1.76 2.98
## 456 3.18 2.70 1.02 3.04
## 457 3.18 2.67 1.47 2.40
## 458 3.18 2.80 1.22 2.50
## 459 3.19 2.75 1.66 2.40
## 460 3.18 2.75 1.25 2.80
## 461 3.18 3.20 1.31 2.82
## 462 3.17 2.61 1.02 3.06
## 463 3.18 2.78 1.41 2.80
## 464 3.18 3.07 1.76 3.04
## 465 3.18 2.88 1.47 2.42
## 466 3.19 3.04 1.34 2.62
## 467 3.18 2.67 1.22 3.30
## 468 3.18 3.38 1.82 2.74
## 469 3.17 2.78 1.41 3.44
## 470 3.17 2.77 1.31 3.22
## 471 3.20 2.42 1.38 2.58
## 472 3.17 2.95 1.70 3.14
## 473 3.17 2.72 1.95 3.22
## 474 3.18 2.94 1.28 2.74
## 475 3.18 2.63 1.22 3.12
## 476 3.19 2.94 1.76 2.48
## 477 3.18 2.82 1.09 3.18
## 478 3.18 2.62 1.18 3.06
## 479 3.19 2.69 1.60 2.62
## 480 3.18 2.58 1.22 2.94
## 481 3.18 2.66 1.86 2.64
## 482 3.19 2.86 1.25 2.56
## 483 3.18 2.74 1.31 3.04
## 484 3.19 3.18 2.18 2.70
## 485 3.19 2.90 1.76 2.54
## 486 3.18 2.66 1.09 2.80
## 487 3.18 2.94 1.38 2.70
## 488 3.17 3.06 1.98 2.96
## 489 3.17 2.91 1.25 3.38
## 490 3.18 2.77 1.98 2.62
## 491 3.18 2.69 1.22 3.30
## 492 3.17 3.03 1.76 3.38
## 493 3.17 2.79 1.15 2.96
## 494 3.19 2.79 1.60 2.34
## 495 3.18 2.78 2.21 2.74
## 496 3.16 2.95 1.02 3.50
## 497 3.17 2.88 1.02 3.04
## 498 3.19 2.75 1.60 2.46
## 499 3.18 2.96 1.47 2.94
## 500 3.18 2.98 1.41 2.86
## 501 3.19 2.70 1.70 2.38
## 502 3.18 2.86 1.15 2.86
## 503 3.18 2.83 1.41 3.46
## 504 3.18 3.01 2.18 2.98
## 505 3.18 2.99 1.50 2.78
## 506 3.17 2.89 1.54 3.12
## 507 3.18 3.05 2.05 2.62
## 508 3.18 2.74 1.15 2.50
## 509 3.18 2.81 1.09 2.70
## 510 3.17 3.07 1.34 3.18
## 511 3.19 2.66 1.92 2.54
## 512 3.16 2.94 1.28 3.62
## 513 3.18 2.90 1.60 2.88
## 514 3.20 2.69 2.11 2.40
## 515 3.17 2.57 0.96 3.06
## 516 3.20 2.97 1.54 2.54
## 517 3.18 2.90 2.14 2.88
## 518 3.18 2.90 1.12 2.88
## 519 3.18 2.62 1.34 2.80
## 520 3.18 3.23 1.73 2.66
## 521 3.18 2.89 1.63 2.70
## 522 3.19 2.77 1.92 2.62
## 523 3.19 2.58 1.38 2.32
## 524 3.17 2.86 1.63 3.04
## 525 3.20 2.95 1.89 2.38
## 526 3.19 2.70 1.31 2.78
## 527 3.18 2.78 1.76 2.66
## 528 3.18 3.06 1.41 2.66
## 529 3.18 2.72 1.66 2.94
## 530 3.18 2.95 1.50 2.42
## 531 3.18 2.78 1.44 2.34
## 532 3.18 2.90 1.73 2.46
## 533 3.18 2.66 1.86 2.66
## 534 3.18 2.90 1.09 3.02
## 535 3.18 2.66 1.06 2.82
## 536 3.18 2.77 1.44 2.90
## 537 3.20 2.75 1.63 2.48
## 538 3.19 2.66 2.21 2.50
## 539 3.18 2.83 1.92 2.98
## 540 3.18 2.83 1.98 2.64
## 541 3.18 2.86 1.22 2.82
## 542 3.17 2.64 0.90 2.88
## 543 3.18 2.98 1.98 2.80
## 544 3.17 2.77 1.06 3.34
## 545 3.19 2.74 1.38 2.40
## 546 3.18 2.98 1.54 2.98
## 547 3.17 2.59 1.34 3.04
## 548 3.18 2.95 1.98 2.66
## 549 3.18 2.82 1.70 2.62
## 550 3.17 2.95 1.34 3.34
## 551 3.18 2.85 2.02 2.98
## 552 3.20 2.72 2.18 2.54
## 553 3.18 3.06 2.05 2.62
## 554 3.18 2.85 1.34 2.42
## 555 3.18 2.71 1.73 2.70
## 556 3.19 2.88 1.54 2.40
## 557 3.18 2.82 1.60 2.88
## 558 3.18 2.74 2.46 2.78
## 559 3.17 2.98 2.11 3.34
## 560 3.18 3.03 1.70 2.94
## 561 3.18 2.63 1.63 2.58
## 562 3.20 2.61 1.50 2.38
## 563 3.18 2.85 1.47 2.70
## 564 3.18 2.64 0.96 2.94
## 565 3.18 2.86 1.66 2.48
## 566 3.18 2.74 1.22 2.94
## 567 3.20 2.86 1.34 2.34
## 568 3.20 2.98 1.31 2.42
## 569 3.19 2.62 1.44 2.42
## 570 3.18 2.95 1.18 3.26
## 571 3.19 2.72 1.44 2.42
## 572 3.17 2.98 1.18 3.38
## 573 3.19 2.85 1.41 2.40
## 574 3.18 2.67 2.24 3.42
## 575 3.18 3.02 1.82 2.78
## 576 3.18 2.83 1.28 2.64
## 577 3.18 3.03 1.76 2.64
## 578 3.18 2.80 1.66 2.88
## 579 3.18 2.81 1.54 2.90
## 580 3.18 2.80 1.57 2.56
## 581 3.18 2.74 1.60 2.82
## 582 3.18 2.79 1.41 2.70
## 583 3.18 2.78 1.54 2.74
## 584 3.18 2.86 1.73 2.88
## 585 3.17 2.72 1.18 3.26
## 586 3.17 3.01 1.63 3.20
## 587 3.18 2.88 1.47 2.78
## 588 3.18 2.79 1.25 2.90
## 589 3.19 2.66 1.38 2.50
## 590 3.18 2.89 1.89 2.78
## 591 3.18 2.81 1.63 2.72
## 592 3.17 2.98 1.38 3.04
## 593 3.18 2.81 1.38 2.66
## 594 3.18 2.87 1.28 2.74
## 595 3.18 2.96 1.38 2.70
## 596 3.18 2.98 1.50 2.72
## 597 3.17 2.97 1.41 3.36
## 598 3.18 2.86 1.79 2.54
## 599 3.19 2.70 1.79 2.66
## 600 3.18 2.78 1.76 2.72
## 601 3.18 2.83 1.47 3.06
## 602 3.18 2.77 2.02 2.62
## 603 3.19 2.61 1.41 2.46
## 604 3.17 2.94 1.09 3.26
## 605 3.19 3.09 2.11 2.50
## 606 3.19 3.09 1.28 2.26
## 607 3.18 2.58 0.74 3.26
## 608 3.18 2.89 1.34 2.78
## 609 3.18 2.67 1.76 2.94
## 610 3.18 2.85 1.31 2.82
## 611 3.18 3.02 1.22 2.88
## 612 3.18 2.78 1.57 2.50
## 613 3.18 3.39 1.63 2.80
## 614 3.17 2.87 3.01 3.30
## 615 3.18 2.97 1.82 2.58
## 616 3.17 2.70 1.06 3.44
## 617 3.18 2.85 1.70 2.78
## 618 3.18 2.93 2.14 3.42
## 619 3.18 3.03 1.60 2.88
## 620 3.17 2.85 1.41 3.12
## 621 3.17 2.70 2.08 2.88
## 622 3.18 2.85 1.70 2.42
## 623 3.18 2.70 2.08 2.78
## 624 3.18 2.80 2.05 3.02
## 625 3.18 2.71 1.73 2.96
## 626 3.18 2.95 1.38 2.48
## 627 3.19 2.89 1.50 2.54
## 628 3.18 2.73 1.60 2.50
## 629 3.17 2.75 1.18 2.98
## 630 3.18 2.90 3.04 2.54
## 631 3.17 2.72 2.37 3.10
## 632 3.17 2.81 1.92 3.44
## 633 3.17 2.56 1.50 2.98
## 634 3.19 2.79 1.57 2.42
## 635 3.18 2.78 1.09 2.70
## 636 3.18 2.86 1.12 2.90
## 637 3.18 2.88 1.38 2.54
## 638 3.18 2.85 1.31 2.64
## 639 3.17 2.95 1.70 3.38
## 640 3.18 2.87 1.82 2.82
## 641 3.19 2.98 1.73 2.78
## 642 3.18 3.22 2.43 2.80
## 643 3.18 2.72 1.50 2.58
## 644 3.18 2.82 1.50 2.96
## 645 3.19 2.69 2.02 2.48
## 646 3.18 2.81 1.60 2.80
## 647 3.18 2.86 2.18 2.66
## 648 3.16 2.77 1.66 3.38
## 649 3.18 2.90 2.37 3.04
## 650 3.18 2.74 1.28 2.40
## 651 3.18 3.20 2.14 2.78
## 652 3.17 2.90 1.44 3.28
## 653 3.18 2.81 1.60 2.80
## 654 3.18 3.04 1.76 3.04
## 655 3.19 2.63 1.25 2.40
## 656 3.19 2.65 1.54 2.40
## 657 3.18 2.82 1.47 3.06
## 658 3.18 2.87 1.18 2.66
## 659 3.17 3.18 1.15 3.42
## 660 3.17 2.81 1.54 3.18
## 661 3.20 2.82 1.44 2.54
## 662 3.18 3.07 1.44 2.66
## 663 3.19 2.86 1.47 2.38
## 664 3.17 2.91 1.09 3.18
## 665 3.17 2.86 1.15 3.38
## 666 3.18 2.78 1.54 3.20
## 667 3.20 2.62 1.54 2.46
## 668 3.18 2.70 1.34 2.90
## 669 3.17 2.79 1.09 3.28
## 670 3.17 2.83 1.63 3.30
## 671 3.17 2.86 1.92 3.46
## 672 3.19 2.85 2.21 2.50
## 673 3.18 2.74 0.96 2.54
## 674 3.18 2.74 1.73 2.40
## 675 3.18 2.74 1.47 2.34
## 676 3.18 2.66 2.18 2.78
## 677 3.17 2.89 1.44 3.34
## 678 3.19 2.75 1.60 2.42
## 679 3.17 2.77 0.86 3.46
## 680 3.17 2.91 1.38 3.26
## 681 3.18 2.88 1.15 2.86
## 682 3.18 2.94 2.02 3.02
## 683 3.18 2.94 1.22 2.50
## 684 3.18 3.02 1.89 2.72
## 685 3.19 2.82 2.14 2.50
## 686 3.19 2.89 1.38 2.40
## 687 3.18 2.85 1.89 2.82
## 688 3.18 2.88 1.34 2.86
## 689 3.18 2.74 1.25 3.04
## 690 3.18 2.85 1.82 2.88
## 691 3.18 2.95 1.12 2.72
## 692 3.17 2.83 1.09 3.30
## 693 3.17 2.98 1.12 3.06
## 694 3.18 2.83 1.44 2.94
## 695 3.18 2.69 1.25 2.42
## 696 3.18 2.95 1.79 2.78
## 697 3.18 2.90 1.50 3.26
## 698 3.18 2.72 1.28 2.50
## 699 3.17 2.77 1.54 3.24
## 700 3.18 2.70 1.09 3.20
## 701 3.18 2.98 1.15 2.50
## 702 3.19 2.94 1.41 2.72
## 703 3.19 2.66 2.59 2.46
## 704 3.17 2.95 1.41 3.36
## 705 3.17 2.80 1.70 3.38
## 706 3.18 2.86 1.18 2.94
## 707 3.18 2.99 1.92 2.70
## 708 3.18 2.81 1.66 2.58
## 709 3.18 2.86 1.79 2.46
## 710 3.18 2.85 1.50 3.14
## 711 3.19 2.79 1.76 2.48
## 712 3.18 2.93 2.43 2.56
## 713 3.17 3.19 1.54 3.38
## 714 3.18 2.70 1.54 2.80
## 715 3.18 2.90 2.18 3.30
## 716 3.17 2.90 2.02 3.30
## 717 3.18 3.07 1.34 2.94
## 718 3.19 2.62 1.12 2.50
## 719 3.20 2.82 1.57 2.58
## 720 3.19 2.90 1.73 2.42
## 721 3.18 2.93 2.56 2.56
## 722 3.16 2.66 1.28 3.52
## 723 3.18 2.82 1.41 2.62
## 724 3.18 2.73 1.09 2.46
## 725 3.17 2.91 1.28 3.14
## 726 3.18 2.86 1.57 2.46
## 727 3.18 2.95 2.11 2.80
## 728 3.19 3.07 1.98 2.96
## 729 3.18 2.70 1.47 2.46
## 730 3.19 2.79 1.79 2.54
## 731 3.18 2.91 1.12 3.18
## 732 3.18 2.98 1.41 3.12
## 733 3.18 2.86 1.54 2.50
## 734 3.18 2.66 2.02 2.86
## 735 3.17 2.74 1.98 3.28
## 736 3.18 2.93 1.41 2.64
## 737 3.18 2.82 2.05 2.82
## 738 3.19 3.04 1.38 2.54
## 739 3.18 2.94 1.89 2.78
## 740 3.17 2.67 1.06 3.30
## 741 3.18 2.82 1.66 2.50
## 742 3.18 2.87 1.50 2.40
## 743 3.18 2.94 1.73 2.74
## 744 3.18 2.66 1.44 2.88
## 745 3.18 2.87 1.31 2.46
## 746 3.18 2.85 1.34 2.50
## 747 3.17 2.90 3.14 3.18
## 748 3.18 2.74 1.34 2.38
## 749 3.17 2.66 1.38 3.14
## 750 3.18 2.86 1.31 2.78
## 751 3.19 2.74 1.41 2.40
## 752 3.17 3.04 1.34 3.14
## 753 3.19 2.77 1.66 2.46
## 754 3.18 3.01 1.28 3.06
## 755 3.18 2.78 1.73 2.50
## 756 3.18 3.12 1.86 3.34
## 757 3.18 3.14 1.31 2.66
## 758 3.18 2.83 1.54 2.80
## 759 3.18 2.69 1.34 2.80
## 760 3.18 2.81 1.02 2.42
## 761 3.18 2.78 1.60 2.54
## 762 3.18 2.88 1.25 2.34
## 763 3.18 2.94 1.50 3.30
## 764 3.18 2.88 1.50 2.98
## 765 3.18 2.54 1.57 2.48
## 766 3.18 2.75 1.38 3.22
## 767 3.18 2.66 1.38 2.66
## 768 3.18 2.87 1.98 2.50
## 769 3.18 3.19 1.63 2.46
## 770 3.18 2.86 1.06 2.86
## 771 3.18 2.77 0.86 3.04
## 772 3.18 2.48 1.66 2.90
## 773 3.18 3.01 1.86 2.80
## 774 3.18 2.62 1.25 2.70
## 775 3.18 2.95 2.88 3.12
## 776 3.19 3.17 2.30 2.46
## 777 3.18 3.04 1.57 3.06
## 778 3.18 2.86 1.54 2.48
## 779 3.18 2.66 0.99 2.70
## 780 3.17 2.98 1.18 3.38
## 781 3.19 2.81 1.60 2.56
## 782 3.18 2.87 1.70 2.78
## 783 3.18 2.75 1.76 2.94
## 784 3.17 2.99 1.28 3.18
## 785 3.17 2.95 1.31 3.10
## 786 3.19 3.10 2.05 2.56
## 787 3.19 2.98 1.28 2.54
## 788 3.18 2.87 1.50 2.98
## 789 3.17 2.81 1.34 3.34
## 790 3.19 2.78 1.76 2.54
## 791 3.18 2.98 1.60 3.20
## 792 3.20 2.72 1.41 2.42
## 793 3.19 2.74 1.92 2.50
## 794 3.18 2.95 2.37 2.72
## 795 3.18 2.81 1.60 2.80
## 796 3.19 2.82 1.66 2.48
## 797 3.18 3.01 1.60 2.62
## 798 3.17 2.63 1.47 3.20
## 799 3.19 2.78 1.28 2.64
## 800 3.20 2.90 1.54 2.34
## 801 3.17 2.86 1.50 3.52
## 802 3.18 2.74 1.12 3.10
## 803 3.19 3.07 1.25 2.64
## 804 3.18 2.83 1.34 2.66
## 805 3.18 2.79 1.86 2.62
## 806 3.20 2.70 1.66 2.46
## 807 3.18 2.87 1.34 2.70
## 808 3.19 2.74 1.44 2.50
## 809 3.19 2.70 1.70 2.38
## 810 3.19 2.73 1.28 2.50
## 811 3.18 2.86 1.98 2.78
## 812 3.18 3.33 1.76 3.18
## 813 3.18 3.02 1.57 3.12
## 814 3.18 2.87 1.38 2.98
## 815 3.20 2.97 2.46 2.42
## 816 3.18 2.88 1.79 3.02
## 817 3.20 2.75 1.44 2.38
## 818 3.19 2.91 1.41 2.32
## 819 3.20 2.94 1.18 2.34
## 820 3.19 2.58 1.38 2.32
## 821 3.18 2.94 1.73 2.62
## 822 3.18 2.83 2.24 3.06
## 823 3.17 2.74 1.38 3.18
## 824 3.18 2.74 1.79 2.62
## 825 3.18 2.70 1.47 2.30
## 826 3.18 2.66 1.89 2.50
## 827 3.19 2.86 1.57 2.66
## 828 3.18 2.58 2.30 3.22
## 829 3.19 2.63 1.25 2.40
## 830 3.18 2.69 1.31 2.42
## 831 3.18 3.06 1.95 2.74
## 832 3.18 2.74 2.78 2.90
## 833 3.17 2.67 1.12 3.30
## 834 3.17 2.78 1.89 2.88
## 835 3.19 2.88 1.54 2.40
## 836 3.19 2.74 0.99 2.66
## 837 3.18 2.80 1.41 2.78
## 838 3.18 2.74 1.44 2.46
## 839 3.18 3.05 1.54 2.96
## 840 3.18 2.81 1.12 2.72
## 841 3.18 3.03 1.15 3.02
## 842 3.18 2.82 1.09 3.22
## 843 3.18 2.80 1.09 2.80
## 844 3.17 2.88 1.66 3.02
## 845 3.17 3.06 1.76 2.94
## 846 3.19 2.87 1.63 2.48
## 847 3.17 2.64 1.38 3.18
## 848 3.18 2.85 1.47 3.20
## 849 3.18 2.75 1.82 3.44
## 850 3.17 2.71 1.15 3.34
## 851 3.18 2.97 2.30 2.54
## 852 3.19 2.79 1.54 2.66
## 853 3.18 2.93 2.43 2.66
## 854 3.18 2.87 1.34 2.66
## 855 3.18 2.74 1.66 2.86
## 856 3.17 2.79 1.22 3.26
## 857 3.18 2.87 1.34 2.66
## 858 3.19 2.91 2.30 2.74
## 859 3.18 3.20 1.47 2.74
## 860 3.19 2.72 1.73 2.42
## 861 3.19 2.86 1.57 2.74
## 862 3.18 3.07 1.41 2.88
## 863 3.20 2.86 1.60 2.58
## 864 3.17 2.83 2.59 3.18
## 865 3.17 2.93 1.98 3.28
## 866 3.18 2.90 1.76 3.04
## 867 3.18 2.82 1.22 2.82
## 868 3.18 2.80 1.50 2.66
## 869 3.18 2.89 1.38 2.90
## 870 3.18 2.97 1.82 2.58
## 871 3.18 2.80 1.92 2.66
## 872 3.17 2.79 1.41 3.34
## 873 3.18 2.78 1.38 3.02
## 874 3.18 3.13 1.41 2.72
## 875 3.17 2.94 1.86 2.88
## 876 3.18 3.05 1.25 2.40
## 877 3.18 2.70 1.76 2.94
## 878 3.17 2.86 1.22 3.42
## 879 3.17 2.78 1.15 3.26
## 880 3.18 2.87 1.25 3.04
## 881 3.18 2.85 1.82 2.66
## 882 3.17 2.49 1.76 3.20
## 883 3.18 2.86 1.44 2.64
## 884 3.19 2.66 1.66 2.40
## 885 3.18 2.75 1.60 2.62
## 886 3.20 2.90 1.60 2.56
## 887 3.18 2.74 1.92 3.02
## 888 3.18 2.81 1.66 3.12
## 889 3.19 2.66 1.12 2.46
## 890 3.18 2.57 1.60 2.82
## 891 3.18 2.74 1.60 2.74
## 892 3.18 2.74 1.54 2.56
## 893 3.20 2.95 1.25 2.32
## 894 3.18 2.83 1.54 2.46
## 895 3.18 2.77 2.40 2.74
## 896 3.18 2.87 2.24 3.04
## 897 3.19 3.04 1.54 2.46
## 898 3.18 3.02 2.34 3.34
## 899 3.18 2.67 1.06 3.20
## 900 3.18 2.66 1.28 2.88
## 901 3.18 2.78 2.08 3.44
## 902 3.19 2.71 1.50 2.38
## 903 3.19 3.14 2.27 2.46
## 904 3.18 2.64 1.63 2.46
## 905 3.18 2.72 1.09 3.34
## 906 3.19 2.91 1.66 2.50
## 907 3.18 2.94 1.57 3.14
## 908 3.20 2.95 1.25 2.32
## 909 3.18 3.22 1.47 2.82
## 910 3.18 2.49 1.73 2.94
## 911 3.18 2.93 2.02 2.78
## 912 3.18 2.93 1.82 2.82
## 913 3.17 2.97 1.89 3.42
## 914 3.19 2.78 1.50 2.66
## 915 3.18 2.87 1.25 2.96
## 916 3.19 2.75 1.12 3.42
## 917 3.19 2.54 1.47 2.38
## 918 3.18 3.13 1.31 2.78
## 919 3.17 2.86 1.63 3.36
## 920 3.18 2.58 1.82 2.80
## 921 3.19 2.90 1.92 2.72
## 922 3.17 2.99 1.22 3.12
## 923 3.18 2.86 1.50 2.74
## 924 3.18 2.89 1.73 2.94
## 925 3.20 2.87 1.38 2.34
## 926 3.19 2.73 1.70 2.42
## 927 3.19 2.81 1.41 2.34
## 928 3.18 2.62 1.25 2.70
## 929 3.18 2.81 1.38 2.40
## 930 3.18 2.97 2.05 2.90
## 931 3.18 2.80 1.09 3.18
## 932 3.20 2.98 1.41 2.50
## 933 3.18 2.66 1.22 3.28
## 934 3.18 2.98 2.05 2.72
## 935 3.17 2.86 1.70 3.02
## 936 3.18 2.70 1.18 2.80
## 937 3.18 2.98 1.92 2.78
## 938 3.18 2.79 1.54 2.50
## 939 3.18 2.82 1.47 2.42
## 940 3.18 2.72 1.09 2.46
## 941 3.19 2.91 1.95 2.46
## 942 3.18 2.88 1.34 2.82
## 943 3.20 2.70 1.47 2.46
## 944 3.18 2.77 1.57 3.04
## 945 3.18 2.96 2.40 3.04
## 946 3.18 2.83 1.54 2.72
## 947 3.17 2.74 1.57 3.38
## 948 3.18 2.79 1.86 2.54
## 949 3.18 2.90 1.89 2.78
## 950 3.19 2.54 1.60 2.40
## 951 3.18 2.66 1.25 2.94
## 952 3.19 2.74 1.66 2.46
## 953 3.18 2.81 1.63 2.54
## 954 3.19 2.78 1.28 2.50
## 955 3.19 2.70 1.50 2.48
## 956 3.19 2.62 1.31 2.34
## 957 3.18 2.82 1.54 2.54
## 958 3.17 2.66 1.02 3.42
## 959 3.18 2.80 1.73 2.88
## 960 3.18 3.18 1.82 2.66
## 961 3.19 2.72 1.70 2.38
## 962 3.18 2.98 1.41 2.88
## 963 3.17 2.82 2.18 3.20
## 964 3.20 2.81 1.22 2.40
## 965 3.18 3.07 1.82 2.80
## 966 3.17 3.19 1.79 3.28
## 967 3.19 2.74 1.73 2.38
## 968 3.18 2.85 1.66 2.58
## 969 3.18 2.77 1.34 3.05
## 970 3.18 2.57 1.54 2.54
## 971 3.18 2.70 1.57 2.62
## 972 3.18 2.86 2.46 2.54
## 973 3.18 2.82 1.92 2.54
## 974 3.18 2.78 1.54 2.58
## 975 3.19 2.66 1.73 2.48
## 976 3.17 2.78 0.99 3.20
## 977 3.18 2.79 1.34 2.80
## 978 3.17 2.81 1.34 3.02
## 979 3.18 2.98 1.12 2.46
## 980 3.18 2.87 1.34 2.40Cek Struktur Data
attributes <- data
str(attributes)## 'data.frame': 980 obs. of 11 variables:
## $ User.ID : chr "User 1" "User 2" "User 3" "User 4" ...
## $ Category.1 : num 0.93 1.02 1.22 0.45 0.51 0.99 0.9 0.74 1.12 0.7 ...
## $ Category.2 : num 1.8 2.2 0.8 1.8 1.2 1.28 1.36 1.4 1.76 1.36 ...
## $ Category.3 : num 2.29 2.66 0.54 0.29 1.18 0.72 0.26 0.22 1.04 0.22 ...
## $ Category.4 : num 0.62 0.64 0.53 0.57 0.57 0.27 0.32 0.41 0.64 0.26 ...
## $ Category.5 : num 0.8 1.42 0.24 0.46 1.54 0.74 0.86 0.82 0.82 1.5 ...
## $ Category.6 : num 2.42 3.18 1.54 1.52 2.02 1.26 1.58 1.5 2.14 1.54 ...
## $ Category.7 : num 3.19 3.21 3.18 3.18 3.18 3.17 3.17 3.17 3.18 3.17 ...
## $ Category.8 : num 2.79 2.63 2.8 2.96 2.78 2.89 2.66 2.81 2.79 2.82 ...
## $ Category.9 : num 1.82 1.86 1.31 1.57 1.18 1.66 1.22 1.54 1.41 2.24 ...
## $ Category.10: num 2.42 2.32 2.5 2.86 2.54 3.66 3.22 2.88 2.54 3.12 ...names(data)## [1] "User.ID" "Category.1" "Category.2" "Category.3" "Category.4"
## [6] "Category.5" "Category.6" "Category.7" "Category.8" "Category.9"
## [11] "Category.10"#Load Library
#install.packages(c("dbscan"))#install.packages(c("e1071"))#install.packages(c("ppclust"))#install.packages(c("meanShiftR"))library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.2.0 ✔ readr 2.2.0
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.2 ✔ tibble 3.3.1
## ✔ lubridate 1.9.5 ✔ tidyr 1.3.2
## ✔ purrr 1.2.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(cluster)
library(factoextra)## Welcome to factoextra!
## Want to learn more? See two factoextra-related books at https://www.datanovia.com/en/product/practical-guide-to-principal-component-methods-in-r/library(dbscan)## Warning: package 'dbscan' was built under R version 4.5.3##
## Attaching package: 'dbscan'
##
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## as.dendrogramlibrary(e1071)## Warning: package 'e1071' was built under R version 4.5.3##
## Attaching package: 'e1071'
##
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## elementlibrary(ppclust)## Warning: package 'ppclust' was built under R version 4.5.3library(meanShiftR)#Pre-Processing
#Remove Kolom ID
data_clean <- data %>% select(-User.ID)
head(data_clean)## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6 Category.7
## 1 0.93 1.80 2.29 0.62 0.80 2.42 3.19
## 2 1.02 2.20 2.66 0.64 1.42 3.18 3.21
## 3 1.22 0.80 0.54 0.53 0.24 1.54 3.18
## 4 0.45 1.80 0.29 0.57 0.46 1.52 3.18
## 5 0.51 1.20 1.18 0.57 1.54 2.02 3.18
## 6 0.99 1.28 0.72 0.27 0.74 1.26 3.17
## Category.8 Category.9 Category.10
## 1 2.79 1.82 2.42
## 2 2.63 1.86 2.32
## 3 2.80 1.31 2.50
## 4 2.96 1.57 2.86
## 5 2.78 1.18 2.54
## 6 2.89 1.66 3.66#EDA awal
summary(data_clean)## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4
## Min. :0.3400 Min. :0.000 Min. :0.130 Min. :0.1500
## 1st Qu.:0.6700 1st Qu.:1.080 1st Qu.:0.270 1st Qu.:0.4100
## Median :0.8300 Median :1.280 Median :0.820 Median :0.5000
## Mean :0.8932 Mean :1.353 Mean :1.013 Mean :0.5325
## 3rd Qu.:1.0200 3rd Qu.:1.560 3rd Qu.:1.573 3rd Qu.:0.5800
## Max. :3.2200 Max. :3.640 Max. :3.620 Max. :3.4400
## Category.5 Category.6 Category.7 Category.8
## Min. :0.0600 Min. :0.140 Min. :3.160 Min. :2.420
## 1st Qu.:0.6400 1st Qu.:1.460 1st Qu.:3.180 1st Qu.:2.740
## Median :0.9000 Median :1.800 Median :3.180 Median :2.820
## Mean :0.9397 Mean :1.843 Mean :3.181 Mean :2.835
## 3rd Qu.:1.2000 3rd Qu.:2.200 3rd Qu.:3.180 3rd Qu.:2.910
## Max. :3.3000 Max. :3.760 Max. :3.210 Max. :3.390
## Category.9 Category.10
## Min. :0.740 Min. :2.140
## 1st Qu.:1.310 1st Qu.:2.540
## Median :1.540 Median :2.780
## Mean :1.569 Mean :2.799
## 3rd Qu.:1.760 3rd Qu.:3.040
## Max. :3.170 Max. :3.660Output yang dihasilkan menampilkan nilai minimum, kuartil (Q1, median, Q3), rata-rata (mean), dan maksimum dari masing-masing kategori (Category.1 hingga Category.10). Dari hasil tersebut terlihat bahwa setiap variabel memiliki rentang nilai yang berbeda-beda. Seperti, Category.1 memiliki nilai maksimum hingga 3.22, sedangkan Category.7 memiliki rentang yang sangat sempit (sekitar 3.16 hingga 3.21), yang menunjukkan bahwa variabel tersebut relatif stabil dibandingkan variabel lainnya. Perbedaan skala ini dapat mempengaruhi proses clustering karena algoritma berbasis jarak sangat sensitif terhadap skala data. Untuk mengatasi perbedaan skala tersebut, dilakukan proses normalisasi (scaling) yang mengubah setiap variabel agar memiliki rata-rata (mean) sebesar 0 dan standar deviasi sebesar 1.
#Scaling Data
data_scaled <- scale(data_clean)
head(data_scaled)## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6
## [1,] 0.1125872 0.9354094 1.6189231 0.312800143 -0.3194447 1.0696225
## [2,] 0.3878904 1.7717393 2.0881049 0.384297318 1.0979250 2.4782350
## [3,] 0.9996754 -1.1554154 -0.6001801 -0.008937147 -1.5996497 -0.5614024
## [4,] -1.3556968 0.9354094 -0.9171948 0.134057204 -1.0967120 -0.5984712
## [5,] -1.1721613 -0.3190855 0.2113777 0.134057204 1.3722547 0.3282476
## [6,] 0.2961227 -0.1518195 -0.3719295 -0.938400429 -0.4566095 -1.0803649
## Category.7 Category.8 Category.9 Category.10
## [1,] 1.1580656 -0.3277049 0.687166716 -1.1799885
## [2,] 3.7141565 -1.4912948 0.796867124 -1.4911467
## [3,] -0.1199798 -0.2549805 -0.711513490 -0.9310618
## [4,] -0.1199798 0.9086094 0.001539164 0.1891080
## [5,] -0.1199798 -0.4004293 -1.068039817 -0.8065985
## [6,] -1.3980252 0.3995388 0.248365083 2.6783744Output menunjukkan bahwa nilai setiap fitur telah berada dalam skala yang sebanding, dengan nilai positif menunjukkan data di atas rata-rata, dan nilai negatif menunjukkan data di bawah rata-rata. Maka, tidak terdapat lagi variabel yang mendominasi hanya karena memiliki rentang nilai yang lebih besar. Seperti, pada data pertama terlihat bahwa Category.3 memiliki nilai yang cukup tinggi (1.6189231) dibandingkan fitur lain, yang berarti observasi tersebut memiliki nilai Category.3 jauh di atas rata-rata. Sedangkan, Category.5 memiliki nilai negatif (-0.3194447), yang menunjukkan bahwa nilainya berada di bawah rata-rata.
#Ubah scaled data ke DataFrame
data_scaled <- as.data.frame(data_scaled)
data_scaled## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5
## 1 0.11258717 0.93540941 1.618923086 0.312800143 -0.3194447217
## 2 0.38789042 1.77173933 2.088104894 0.384297318 1.0979250235
## 3 0.99967542 -1.15541539 -0.600180060 -0.008937147 -1.5996496528
## 4 -1.35569684 0.93540941 -0.917194795 0.134057204 -1.0967120013
## 5 -1.17216134 -0.31908547 0.211377662 0.134057204 1.3722546516
## 6 0.29612267 -0.15181948 -0.371929451 -0.938400429 -0.4566095357
## 7 0.02081942 0.01544650 -0.955236564 -0.759657490 -0.1822799076
## 8 -0.46860858 0.09907949 -1.005958921 -0.437920200 -0.2737231170
## 9 0.69378292 0.85177642 0.033849410 0.384297318 -0.2737231170
## 10 -0.59096558 0.01544650 -1.005958921 -0.974149017 1.2808114422
## 11 1.76440667 -0.73725043 -0.397290630 0.777531784 1.6465842796
## 12 0.20435492 3.36076618 -0.917194795 -0.545165963 -0.1365583030
## 13 -0.46860858 0.18271249 2.202230199 -0.294925849 0.0920497204
## 14 -0.95803658 0.60087745 1.593561907 -0.294925849 0.7321521860
## 15 0.20435492 0.68451044 1.618923086 -0.080434322 0.5949873720
## 16 1.09144317 2.44080327 0.946851847 -0.116182910 1.1893682328
## 17 -0.10153758 -0.65361743 0.946851847 -0.688160315 -2.0111440949
## 18 -0.86626883 1.26994138 1.872534874 0.455794494 0.9150386047
## 19 -0.68273333 0.01544650 0.439628271 -0.545165963 -0.2737231170
## 20 -0.28507308 -0.65361743 1.377991887 0.169805792 0.5492657673
## 21 -0.10153758 0.18271249 0.135294125 -0.437920200 0.5949873720
## 22 0.20435492 0.18271249 -1.107403637 -0.402171612 0.2749361392
## 23 0.11258717 -0.40271846 -0.917194795 -0.437920200 0.1834929298
## 24 -1.08039359 0.18271249 -0.904514206 -0.437920200 0.1834929298
## 25 0.99967542 -0.82088342 0.173335894 0.026811441 0.3663793485
## 26 -0.86626883 3.10986720 2.265633146 -0.187680086 -0.8681039779
## 27 -0.37684083 0.68451044 1.555520139 0.777531784 0.7778737907
## 28 0.29612267 -0.15181948 0.262100019 0.205554380 0.0006065111
## 29 -0.95803658 -0.31908547 -1.056681279 -0.545165963 -0.9138255826
## 30 -0.77450108 -0.40271846 2.671412007 -0.294925849 2.0580787218
## 31 -0.46860858 -0.15181948 1.428714245 -0.116182910 0.0006065111
## 32 -0.59096558 1.85537232 1.656964854 0.348548731 -0.5023311404
## 33 -0.77450108 1.35357437 0.743962417 -0.437920200 2.6067379780
## 34 0.51024742 -0.48635145 -1.018639511 0.169805792 0.0920497204
## 35 0.20435492 -0.40271846 -0.714305365 -0.866903253 0.0920497204
## 36 -0.04035908 -0.82088342 0.211377662 -0.366423025 -0.4566095357
## 37 -0.59096558 -0.15181948 0.173335894 -0.759657490 -1.2338768153
## 38 0.38789042 0.01544650 -0.130998252 -0.116182910 -0.5023311404
## 39 -0.59096558 0.34997847 1.720367801 0.312800143 -0.1822799076
## 40 1.48910342 -0.56998444 -1.056681279 0.312800143 -1.8282576762
## 41 0.29612267 -0.23545247 -1.094723047 -1.045646192 1.0064818141
## 42 -0.95803658 0.26634548 -1.044000690 -0.437920200 -1.0052687919
## 43 -0.68273333 -0.23545247 -0.511415934 -1.045646192 0.2749361392
## 44 0.38789042 1.35357437 -0.752347133 0.098308616 -1.0967120013
## 45 -0.77450108 0.60087745 -0.853791848 0.312800143 -0.6852175592
## 46 2.46795943 0.09907949 -0.511415934 -0.509417376 -0.5480527451
## 47 -1.56982159 -0.56998444 -0.308526504 -0.688160315 0.2749361392
## 48 0.02081942 -0.31908547 0.287461198 -0.652411727 -0.1365583030
## 49 -1.35569684 3.36076618 -0.955236564 -0.473668788 -0.8681039779
## 50 -0.86626883 -0.56998444 1.530158960 0.420045906 0.5949873720
## 51 0.38789042 -0.31908547 -0.904514206 -0.545165963 0.3663793485
## 52 -1.44746459 0.26634548 1.327269530 -0.187680086 0.0463281158
## 53 -0.28507308 1.10267540 -0.448012987 -0.223428674 3.6583348857
## 54 0.38789042 -1.48994735 0.135294125 -0.080434322 -0.3194447217
## 55 0.38789042 -0.31908547 -0.815750080 0.169805792 -0.9138255826
## 56 -0.86626883 0.68451044 -0.701624776 -0.580914551 -0.1822799076
## 57 -0.28507308 -0.40271846 1.796451338 0.026811441 0.2749361392
## 58 0.11258717 0.26634548 -0.295845915 -0.509417376 -0.5480527451
## 59 -0.77450108 -0.31908547 1.593561907 0.384297318 1.0979250235
## 60 -0.19330533 0.09907949 0.274780609 0.384297318 0.5949873720
## 61 0.51024742 1.18630839 2.658731417 0.062560029 1.1893682328
## 62 3.32445843 -0.82088342 -1.056681279 -0.294925849 -1.7825360715
## 63 0.02081942 -0.48635145 -1.005958921 -0.294925849 -1.4167632341
## 64 -1.17216134 0.51724445 -0.815750080 -0.402171612 -1.0509903966
## 65 1.58087117 -0.48635145 -0.422651809 -0.580914551 0.4578225579
## 66 1.76440667 -1.32268137 -0.612860650 0.312800143 -1.0509903966
## 67 0.29612267 -0.15181948 1.656964854 -0.366423025 -1.7825360715
## 68 0.11258717 -0.73725043 -0.511415934 -0.116182910 -0.3194447217
## 69 -1.17216134 -0.56998444 1.149741278 -0.688160315 0.2292145345
## 70 -1.08039359 0.18271249 -0.371929451 -0.187680086 -0.5480527451
## 71 2.16206692 -1.15541539 -0.803069491 0.491543082 -1.0052687919
## 72 -0.19330533 -0.65361743 2.443161398 1.528252127 -0.1365583030
## 73 -0.46860858 1.85537232 -1.107403637 -0.223428674 0.6407089766
## 74 0.02081942 -0.56998444 1.859854285 -0.437920200 -0.2737231170
## 75 1.27497867 0.01544650 0.579114755 0.098308616 -0.3651663264
## 76 0.29612267 3.36076618 0.883448900 -0.294925849 0.9607602094
## 77 1.18321092 -0.48635145 0.033849410 -0.402171612 -0.5480527451
## 78 -0.28507308 0.85177642 1.923257232 0.420045906 0.2292145345
## 79 -0.19330533 -0.56998444 -0.435332398 -0.652411727 -0.9138255826
## 80 -0.59096558 -0.65361743 -1.044000690 -0.223428674 -0.3651663264
## 81 3.63035093 -0.90451641 -0.270484736 -0.473668788 -0.9138255826
## 82 -0.46860858 -0.06818649 -0.105637073 -0.259177261 -0.6394959545
## 83 -0.59096558 0.34997847 -0.714305365 3.994904683 -1.4167632341
## 84 1.09144317 -0.90451641 -0.194401199 0.169805792 -0.6394959545
## 85 3.14092293 -2.24264428 0.135294125 -0.116182910 -0.1365583030
## 86 -0.46860858 1.01904241 -0.980597743 -0.688160315 -0.3194447217
## 87 -0.59096558 -1.23904838 -0.371929451 2.028732356 -1.1881552107
## 88 -0.77450108 -0.56998444 -1.044000690 -0.509417376 -1.0052687919
## 89 -0.77450108 2.10627130 -1.107403637 4.102150446 0.1834929298
## 90 -0.68273333 1.52084036 0.033849410 0.026811441 -0.4566095357
## 91 1.48910342 -0.48635145 -0.371929451 -0.008937147 -0.1365583030
## 92 -1.01921509 -0.40271846 -1.120084226 -0.151931498 -0.9138255826
## 93 0.63260442 1.43720736 1.821812517 0.026811441 1.1436466281
## 94 -0.77450108 -0.31908547 1.593561907 0.384297318 1.0979250235
## 95 0.29612267 1.35357437 1.416033656 0.384297318 2.0123571171
## 96 0.69378292 -0.82088342 -0.904514206 -0.259177261 -0.8681039779
## 97 0.02081942 0.18271249 1.682326033 0.062560029 0.0006065111
## 98 0.02081942 -1.65721334 0.464989450 -0.580914551 -0.3194447217
## 99 0.38789042 -0.98814940 2.100785484 -0.008937147 0.1834929298
## 100 -0.68273333 0.51724445 -1.018639511 -0.223428674 2.7896243967
## 101 0.02081942 -0.82088342 -0.803069491 -0.116182910 -0.3651663264
## 102 -0.77450108 -0.48635145 -0.777708312 -0.580914551 -0.6852175592
## 103 0.29612267 1.60447335 0.503031218 0.420045906 0.0463281158
## 104 -0.04035908 -0.31908547 -1.082042458 -0.294925849 -1.0052687919
## 105 1.76440667 -1.07178239 -0.473374166 -0.509417376 -1.4167632341
## 106 -0.10153758 -0.98814940 2.329036093 -0.509417376 -1.1881552107
## 107 0.54083667 -1.65721334 -0.105637073 -0.008937147 0.8235953954
## 108 0.29612267 -0.31908547 -0.803069491 -0.366423025 -0.3194447217
## 109 2.65149493 -2.74444223 -0.739666544 -0.509417376 1.2808114422
## 110 -0.28507308 1.68810634 0.135294125 -0.008937147 1.3722546516
## 111 0.02081942 0.93540941 0.300141788 0.491543082 -0.1822799076
## 112 0.02081942 -0.56998444 0.807365364 -0.688160315 -0.5480527451
## 113 0.02081942 1.01904241 -0.638221829 0.455794494 0.2292145345
## 114 -1.66158934 0.01544650 0.503031218 -0.151931498 0.3663793485
## 115 -0.19330533 -0.65361743 2.443161398 1.528252127 -0.1365583030
## 116 0.78555067 -0.15181948 -1.056681279 0.277051555 -0.5480527451
## 117 -0.77450108 0.76814343 0.300141788 -0.080434322 -0.5023311404
## 118 -0.86626883 -0.06818649 -0.295845915 0.026811441 0.4121009532
## 119 -1.08039359 -0.31908547 0.198697072 -0.294925849 0.2292145345
## 120 0.51024742 0.51724445 0.109932947 -0.366423025 -0.1822799076
## 121 -0.10153758 1.26994138 0.300141788 0.098308616 1.6465842796
## 122 -0.37684083 -0.65361743 -0.955236564 0.455794494 1.0979250235
## 123 0.11258717 2.77533524 0.363544735 -0.402171612 1.0979250235
## 124 3.32445843 -1.82447932 -0.333887683 0.563040257 -0.1365583030
## 125 -0.46860858 0.34997847 0.464989450 0.205554380 0.3663793485
## 126 -0.77450108 0.01544650 -1.044000690 -0.259177261 -0.3651663264
## 127 -1.17216134 0.18271249 -0.752347133 -0.723908902 -0.4566095357
## 128 0.51024742 0.68451044 0.008488231 0.455794494 -0.5023311404
## 129 0.60201517 0.26634548 -0.029553537 -0.652411727 0.4121009532
## 130 -1.08039359 -0.31908547 -0.714305365 -0.509417376 -0.1365583030
## 131 0.02081942 -0.98814940 0.642517702 -0.259177261 -0.3194447217
## 132 -0.19330533 0.68451044 0.160655304 -0.080434322 1.6465842796
## 133 0.11258717 0.60087745 0.908810079 0.062560029 1.1893682328
## 134 -1.56982159 -0.15181948 0.667878880 0.312800143 1.7380274890
## 135 -1.17216134 0.60087745 -0.942555974 -0.831154666 -0.3651663264
## 136 -0.28507308 -0.82088342 -0.359248862 0.277051555 0.3663793485
## 137 0.78555067 0.76814343 0.769323596 0.277051555 -0.3651663264
## 138 -1.17216134 -0.40271846 0.820045953 -0.008937147 1.4636978609
## 139 0.20435492 0.09907949 -0.346568272 -0.580914551 -0.1822799076
## 140 0.60201517 -0.06818649 -0.346568272 -0.509417376 -1.0052687919
## 141 -0.46860858 -0.15181948 -0.955236564 -0.831154666 0.4578225579
## 142 -0.28507308 -0.48635145 -1.044000690 -0.259177261 -0.2737231170
## 143 -0.10153758 1.26994138 -0.511415934 -0.402171612 0.6407089766
## 144 -0.86626883 -0.65361743 -0.853791848 -0.294925849 -1.6453712575
## 145 0.02081942 0.09907949 -1.044000690 0.205554380 0.2292145345
## 146 0.20435492 3.36076618 -0.917194795 -0.545165963 -0.1365583030
## 147 0.60201517 -1.57358035 -1.044000690 0.277051555 1.5551410703
## 148 -0.28507308 -0.23545247 1.225824814 0.491543082 1.0064818141
## 149 -0.10153758 -0.15181948 -0.004192358 0.062560029 0.7321521860
## 150 -0.37684083 0.34997847 0.401586503 -0.080434322 0.9150386047
## 151 0.87731842 -0.48635145 -0.004192358 -0.509417376 0.5949873720
## 152 -0.46860858 0.60087745 -1.056681279 0.062560029 0.0006065111
## 153 -0.77450108 0.51724445 -1.018639511 0.026811441 -0.7309391638
## 154 -0.77450108 0.43361146 -1.005958921 0.134057204 -1.0052687919
## 155 0.60201517 0.18271249 -1.005958921 -0.580914551 -1.3710416294
## 156 0.38789042 -0.40271846 0.262100019 -0.866903253 0.0006065111
## 157 0.02081942 0.60087745 -0.879153027 -0.116182910 0.9150386047
## 158 3.53858318 -0.48635145 -0.397290630 -0.580914551 -1.0052687919
## 159 0.87731842 1.43720736 1.111699510 -0.116182910 1.6465842796
## 160 0.51024742 0.85177642 0.008488231 -0.938400429 -1.5996496528
## 161 -0.95803658 -0.48635145 0.705920649 -0.294925849 -0.3651663264
## 162 0.78555067 -0.56998444 -0.638221829 -0.580914551 -1.3710416294
## 163 0.02081942 1.01904241 -0.638221829 0.455794494 0.2292145345
## 164 -0.59096558 -0.15181948 -0.105637073 -0.223428674 -0.9138255826
## 165 -0.28507308 -0.40271846 0.097252357 -1.081394780 -0.2737231170
## 166 0.02081942 0.60087745 -1.018639511 -0.116182910 -1.4624848388
## 167 -0.59096558 -1.15541539 1.961299000 -0.116182910 0.3663793485
## 168 -0.86626883 -0.65361743 -0.232442967 -0.259177261 -0.2737231170
## 169 -0.68273333 1.43720736 2.290994325 -0.080434322 -0.0908366983
## 170 -0.59096558 -0.15181948 0.604475933 -0.259177261 -0.8223823732
## 171 0.11258717 -0.40271846 -0.955236564 -0.080434322 1.0979250235
## 172 3.07974443 -1.99174531 -0.714305365 -0.187680086 -0.5480527451
## 173 -0.46860858 1.26994138 -1.107403637 0.420045906 -1.2338768153
## 174 0.51024742 -0.15181948 -1.005958921 -0.151931498 -0.4566095357
## 175 0.20435492 -0.56998444 -0.270484736 0.455794494 -0.5023311404
## 176 -1.44746459 1.10267540 -0.955236564 1.849989417 0.2749361392
## 177 0.38789042 -0.40271846 -0.295845915 -0.437920200 0.3663793485
## 178 0.29612267 -0.56998444 -0.105637073 -0.437920200 -0.7309391638
## 179 -0.59096558 -0.82088342 -1.005958921 -0.223428674 -1.0967120013
## 180 -0.37684083 -0.23545247 -1.018639511 0.026811441 -0.1365583030
## 181 -0.95803658 0.18271249 -1.044000690 -0.008937147 -1.5996496528
## 182 -0.28507308 -0.31908547 0.300141788 -0.366423025 1.9209139077
## 183 1.18321092 0.26634548 0.515711808 0.277051555 0.0463281158
## 184 1.48910342 -0.48635145 0.997574205 -0.580914551 -0.2737231170
## 185 0.51024742 -0.65361743 1.885215464 0.098308616 1.9209139077
## 186 0.20435492 -0.31908547 -0.828430670 -0.366423025 -1.6453712575
## 187 -0.95803658 -0.48635145 -0.942555974 -0.223428674 1.0979250235
## 188 1.58087117 -0.06818649 -1.044000690 0.098308616 -1.4167632341
## 189 0.38789042 -0.65361743 0.401586503 0.277051555 -0.1822799076
## 190 0.11258717 -1.57358035 -1.056681279 -0.723908902 -1.4167632341
## 191 -1.17216134 -0.56998444 1.859854285 0.134057204 -0.6394959545
## 192 -0.19330533 -0.06818649 1.111699510 0.420045906 0.7778737907
## 193 2.46795943 -1.48994735 -0.739666544 -0.437920200 -0.0908366983
## 194 0.02081942 0.43361146 -1.005958921 -0.652411727 0.7321521860
## 195 -1.69217859 -0.40271846 -1.056681279 -0.473668788 0.5492657673
## 196 -0.28507308 -0.73725043 -1.005958921 -0.688160315 0.0006065111
## 197 -0.59096558 -0.65361743 0.503031218 -0.795406078 -0.7309391638
## 198 1.18321092 -1.40631436 1.327269530 -0.545165963 1.4636978609
## 199 -0.77450108 0.26634548 -0.029553537 -0.795406078 -0.6852175592
## 200 1.09144317 1.68810634 -1.005958921 4.495384912 -0.0908366983
## 201 0.51024742 -0.15181948 1.885215464 0.312800143 1.6465842796
## 202 0.69378292 0.43361146 -0.803069491 0.062560029 -0.6394959545
## 203 -0.59096558 -0.90451641 2.227591378 0.026811441 0.0920497204
## 204 0.51024742 -0.48635145 -1.005958921 -0.509417376 -0.5480527451
## 205 -0.19330533 -0.98814940 -0.245123557 -0.402171612 -0.7309391638
## 206 0.29612267 1.52084036 -0.942555974 -0.723908902 -1.8282576762
## 207 0.29612267 -0.15181948 -1.044000690 -0.938400429 -0.9138255826
## 208 -0.28507308 -1.07178239 -0.980597743 -0.116182910 -0.8681039779
## 209 -0.37684083 -0.98814940 0.883448900 -0.187680086 -0.5480527451
## 210 0.51024742 -0.48635145 -0.042234126 -1.152891955 0.3663793485
## 211 -1.08039359 0.18271249 0.376225324 -0.759657490 0.5492657673
## 212 0.11258717 0.01544650 1.175102457 -0.688160315 -0.0908366983
## 213 -0.19330533 1.43720736 -0.752347133 -0.080434322 -0.5480527451
## 214 -1.17216134 -0.06818649 -0.980597743 -0.545165963 -1.1881552107
## 215 -0.86626883 0.43361146 -1.082042458 -0.580914551 -1.2795984200
## 216 -0.59096558 -0.15181948 0.820045953 -0.151931498 1.6923058843
## 217 -0.86626883 0.34997847 -1.056681279 -0.974149017 -0.3194447217
## 218 0.02081942 -0.31908547 -0.650902418 -0.294925849 -0.6852175592
## 219 0.38789042 -1.32268137 0.236738841 -0.223428674 2.1952435358
## 220 0.02081942 -0.98814940 1.314588940 -0.294925849 0.9607602094
## 221 -0.37684083 -0.56998444 -0.917194795 0.169805792 1.0064818141
## 222 1.09144317 -0.48635145 0.579114755 -0.437920200 -1.5539280481
## 223 0.78555067 2.02263831 1.758409570 -0.116182910 0.4121009532
## 224 0.11258717 -0.06818649 -1.107403637 -0.223428674 -0.9138255826
## 225 -0.86626883 -0.31908547 1.314588940 0.277051555 0.8235953954
## 226 0.38789042 1.26994138 -0.942555974 -0.652411727 0.5492657673
## 227 0.02081942 1.85537232 -0.942555974 4.459636324 0.8235953954
## 228 -0.68273333 -0.31908547 0.477670039 -0.437920200 0.7321521860
## 229 -1.08039359 3.36076618 -0.549457703 0.134057204 -0.3651663264
## 230 -0.86626883 -0.65361743 1.225824814 0.062560029 0.9150386047
## 231 -0.86626883 -0.73725043 -1.005958921 0.169805792 0.3663793485
## 232 -0.95803658 0.18271249 1.377991887 0.384297318 2.2409651405
## 233 -0.19330533 1.26994138 -0.638221829 -0.795406078 -0.4566095357
## 234 -1.26392909 1.26994138 -0.980597743 -0.652411727 -1.0967120013
## 235 -0.86626883 -1.07178239 -1.094723047 -0.545165963 3.2925620482
## 236 -1.69217859 -0.40271846 -1.056681279 -0.473668788 0.5492657673
## 237 1.58087117 -0.56998444 0.414267092 0.420045906 1.5094194656
## 238 -0.95803658 1.01904241 -1.005958921 0.706034608 0.0920497204
## 239 0.20435492 -0.98814940 0.008488231 0.384297318 0.5492657673
## 240 3.63035093 -1.82447932 -1.056681279 -1.367383482 -1.9197008856
## 241 -0.59096558 -0.90451641 2.227591378 0.026811441 0.0920497204
## 242 1.09144317 2.35717028 0.946851847 0.026811441 1.8751923031
## 243 -0.46860858 0.51724445 0.236738841 0.098308616 -1.4167632341
## 244 -0.46860858 1.01904241 0.008488231 -0.437920200 -1.0967120013
## 245 -0.19330533 0.43361146 -1.005958921 -1.081394780 -1.4167632341
## 246 -0.77450108 -0.31908547 -0.042234126 -0.402171612 -0.2737231170
## 247 1.33615717 -1.74084633 -1.005958921 -0.259177261 -1.4624848388
## 248 1.85617442 1.26994138 1.352630708 7.855752162 0.4121009532
## 249 0.20435492 -1.48994735 -0.435332398 -0.723908902 0.0920497204
## 250 -1.69217859 -0.40271846 -1.056681279 -0.473668788 0.5492657673
## 251 -1.17216134 -0.73725043 0.705920649 0.098308616 1.4636978609
## 252 -0.68273333 -0.40271846 -0.955236564 -0.509417376 -0.3651663264
## 253 -1.17216134 -0.15181948 1.251185993 -0.473668788 -1.0509903966
## 254 -0.95803658 -0.31908547 1.314588940 0.634537433 -1.0052687919
## 255 -0.86626883 2.18990429 -0.473374166 -0.402171612 -1.7825360715
## 256 0.60201517 0.85177642 -0.435332398 0.026811441 0.9607602094
## 257 0.02081942 -0.98814940 -0.917194795 -0.509417376 -0.1822799076
## 258 0.11258717 1.26994138 -1.005958921 3.887658920 1.0064818141
## 259 4.05860043 -2.32627727 0.097252357 -0.187680086 -1.5996496528
## 260 -0.86626883 -0.06818649 0.769323596 0.670286021 1.6923058843
## 261 -0.37684083 -1.32268137 0.071891178 -0.008937147 -0.1365583030
## 262 0.20435492 0.18271249 0.097252357 0.348548731 0.5492657673
## 263 2.10088842 -0.98814940 -0.917194795 -0.008937147 -0.2737231170
## 264 -0.86626883 0.76814343 0.921490669 -0.080434322 1.0979250235
## 265 0.51024742 -0.31908547 -0.676263597 -0.437920200 -0.3194447217
## 266 0.99967542 0.01544650 0.401586503 0.205554380 0.5492657673
## 267 0.69378292 -0.40271846 1.631603675 -0.116182910 1.1436466281
## 268 0.60201517 1.26994138 0.198697072 0.205554380 -0.3194447217
## 269 -1.35569684 0.09907949 -1.005958921 -0.294925849 -0.6852175592
## 270 -0.37684083 0.34997847 0.338183556 -0.187680086 1.2808114422
## 271 -0.28507308 0.60087745 -0.917194795 -0.402171612 1.0064818141
## 272 -0.95803658 -0.15181948 0.173335894 0.026811441 -1.0967120013
## 273 -0.59096558 -0.48635145 1.149741278 0.384297318 2.0123571171
## 274 -0.37684083 0.51724445 2.341716682 0.098308616 0.9150386047
## 275 0.78555067 0.85177642 0.401586503 8.499226742 -0.4566095357
## 276 0.11258717 -0.73725043 -1.005958921 -0.545165963 -0.3194447217
## 277 -0.19330533 0.68451044 0.680559470 -0.116182910 -0.3194447217
## 278 -0.19330533 -0.23545247 -0.803069491 -0.151931498 1.3722546516
## 279 0.69378292 0.43361146 -1.107403637 -0.187680086 -1.2338768153
## 280 0.29612267 -2.07537830 -1.005958921 -0.259177261 1.2808114422
## 281 0.78555067 -0.15181948 0.845407132 -0.080434322 0.0006065111
## 282 -1.17216134 -0.31908547 0.071891178 -0.151931498 0.4578225579
## 283 -0.95803658 1.01904241 1.479436603 0.205554380 0.1834929298
## 284 -0.46860858 -0.15181948 0.439628271 0.455794494 0.7321521860
## 285 0.02081942 0.34997847 -0.879153027 0.205554380 -0.7309391638
## 286 -1.17216134 0.18271249 -0.955236564 -0.187680086 -1.3710416294
## 287 0.11258717 0.85177642 -0.549457703 6.139819949 2.4238515592
## 288 -0.37684083 1.26994138 -0.105637073 0.277051555 -0.6394959545
## 289 0.87731842 -0.31908547 -0.029553537 -0.259177261 0.8235953954
## 290 0.20435492 -0.06818649 -0.574818881 -0.402171612 0.0920497204
## 291 0.60201517 -0.48635145 1.695006622 0.026811441 0.8235953954
## 292 0.60201517 -0.40271846 -0.841111259 -0.437920200 -0.6394959545
## 293 -0.68273333 0.34997847 -0.841111259 -0.831154666 0.2749361392
## 294 -0.37684083 -1.23904838 -0.270484736 -0.151931498 -1.0967120013
## 295 -0.95803658 -0.31908547 -1.056681279 -0.545165963 -0.9138255826
## 296 -0.68273333 -1.07178239 -0.245123557 2.064480944 -0.8681039779
## 297 -0.59096558 -0.15181948 -0.955236564 -0.080434322 0.2749361392
## 298 -0.37684083 -0.40271846 0.769323596 0.134057204 -0.8681039779
## 299 2.74326268 -0.98814940 0.515711808 -0.509417376 -0.5023311404
## 300 -0.28507308 1.18630839 -0.841111259 -0.187680086 -0.4566095357
## 301 -0.86626883 -0.48635145 -1.005958921 -0.008937147 -0.8223823732
## 302 -1.44746459 -0.40271846 1.530158960 0.384297318 -0.1365583030
## 303 -0.46860858 -0.82088342 1.593561907 0.277051555 -1.0052687919
## 304 -0.86626883 0.09907949 -0.942555974 -0.437920200 -0.1365583030
## 305 0.38789042 -0.65361743 1.213144225 -0.116182910 -0.6852175592
## 306 -0.19330533 0.60087745 -0.841111259 0.098308616 -0.3651663264
## 307 0.38789042 -0.15181948 -0.308526504 -0.223428674 0.2749361392
## 308 -0.59096558 0.26634548 1.796451338 0.169805792 2.0123571171
## 309 2.00912067 -2.82807522 -0.980597743 0.741783196 -1.6453712575
## 310 -1.17216134 -0.31908547 1.492117192 0.384297318 -0.1365583030
## 311 -1.17216134 0.85177642 -1.005958921 -0.151931498 -0.6394959545
## 312 -1.08039359 0.34997847 -0.980597743 -0.580914551 -0.4566095357
## 313 -1.56982159 -0.40271846 0.807365364 -0.294925849 0.3663793485
## 314 -0.37684083 0.26634548 0.224058251 -0.151931498 1.4636978609
## 315 -0.95803658 0.93540941 -0.397290630 -0.008937147 1.3265330469
## 316 0.60201517 -1.23904838 -0.105637073 -0.223428674 -0.8223823732
## 317 0.20435492 -0.06818649 1.314588940 -0.223428674 1.5094194656
## 318 -0.68273333 -0.15181948 -1.107403637 -0.366423025 0.1834929298
## 319 -0.46860858 -0.73725043 2.227591378 -0.008937147 -1.2338768153
## 320 0.11258717 -0.31908547 -1.056681279 -1.009897604 -0.9138255826
## 321 0.38789042 -0.73725043 -0.942555974 -0.509417376 0.0920497204
## 322 0.60201517 -0.73725043 -0.308526504 -0.366423025 -1.1881552107
## 323 7.11752544 1.01904241 -1.005958921 -0.008937147 -0.0908366983
## 324 -1.26392909 -0.40271846 -1.018639511 -0.723908902 -1.5539280481
## 325 -1.35569684 -0.31908547 -0.194401199 -0.080434322 -0.5480527451
## 326 0.20435492 -0.98814940 0.782004185 0.098308616 1.3265330469
## 327 -1.08039359 0.51724445 1.669645444 0.026811441 0.7321521860
## 328 -0.10153758 0.76814343 0.236738841 0.098308616 1.8294706984
## 329 1.58087117 1.26994138 0.274780609 -0.080434322 -1.1881552107
## 330 -0.28507308 -0.40271846 0.236738841 0.098308616 0.1834929298
## 331 -0.46860858 0.18271249 -0.980597743 -0.688160315 2.3781299546
## 332 -0.68273333 0.01544650 1.124380099 -0.294925849 1.1893682328
## 333 1.76440667 -1.32268137 -0.612860650 0.312800143 -1.0509903966
## 334 -0.59096558 -1.23904838 -1.056681279 0.706034608 0.0463281158
## 335 -0.46860858 1.01904241 -1.082042458 0.312800143 -1.5996496528
## 336 -0.46860858 -0.56998444 0.705920649 0.348548731 2.3781299546
## 337 -1.26392909 1.10267540 1.022935384 -0.473668788 0.8235953954
## 338 -1.56982159 -0.06818649 -0.701624776 -0.116182910 -0.8681039779
## 339 -0.37684083 0.01544650 -0.739666544 0.026811441 1.7837490937
## 340 2.07029917 -0.15181948 -0.232442967 -0.151931498 -1.0509903966
## 341 -0.37684083 1.77173933 0.363544735 -0.259177261 1.9209139077
## 342 -0.77450108 0.34997847 1.111699510 0.348548731 0.9607602094
## 343 0.29612267 0.34997847 0.845407132 -0.652411727 1.0979250235
## 344 1.09144317 -0.23545247 1.631603675 -0.151931498 -0.4566095357
## 345 -0.59096558 -0.82088342 -0.346568272 -0.116182910 0.2292145345
## 346 -0.95803658 -0.31908547 -1.082042458 -0.652411727 -0.7309391638
## 347 0.11258717 1.10267540 -0.676263597 0.205554380 0.7321521860
## 348 -1.08039359 -0.06818649 -0.067595305 -0.437920200 -0.3194447217
## 349 -0.68273333 -0.56998444 2.392439040 -0.187680086 0.3663793485
## 350 -0.28507308 -0.48635145 1.631603675 0.348548731 1.1893682328
## 351 2.07029917 -0.90451641 0.059210589 -0.509417376 -1.7825360715
## 352 0.29612267 -0.48635145 -0.980597743 -0.402171612 -1.4167632341
## 353 0.87731842 -0.98814940 0.401586503 -0.866903253 0.0463281158
## 354 -0.95803658 -0.98814940 -0.169040020 -0.402171612 -1.5539280481
## 355 -0.19330533 0.26634548 -0.169040020 -0.866903253 -0.2737231170
## 356 -0.10153758 -0.65361743 -0.574818881 0.992023311 -0.5480527451
## 357 -1.08039359 0.01544650 -0.980597743 1.814240829 0.4121009532
## 358 0.60201517 0.01544650 1.276547172 0.062560029 -1.7368144668
## 359 -0.68273333 -0.82088342 -0.815750080 0.026811441 1.5094194656
## 360 2.65149493 -0.31908547 0.363544735 -0.831154666 -1.2795984200
## 361 -0.95803658 0.26634548 -1.044000690 0.098308616 -1.7825360715
## 362 0.60201517 0.51724445 0.363544735 -0.008937147 2.0123571171
## 363 0.29612267 1.35357437 1.416033656 0.384297318 2.0123571171
## 364 -0.19330533 -0.40271846 -1.082042458 -0.580914551 -0.5023311404
## 365 -1.32510759 1.26994138 -0.194401199 0.062560029 1.1436466281
## 366 0.69378292 1.60447335 0.769323596 0.277051555 0.0920497204
## 367 1.27497867 -0.98814940 -0.308526504 0.205554380 0.8235953954
## 368 -0.46860858 -0.73725043 -1.005958921 0.098308616 0.4578225579
## 369 0.11258717 -0.73725043 0.870768311 -0.294925849 -0.1822799076
## 370 -0.95803658 -0.31908547 -1.044000690 -0.008937147 0.8235953954
## 371 0.38789042 -0.90451641 0.667878880 -0.831154666 -0.5480527451
## 372 -1.66158934 0.01544650 1.568200728 -0.259177261 0.3663793485
## 373 1.76440667 -0.65361743 -0.004192358 4.102150446 0.8235953954
## 374 2.74326268 -0.65361743 0.921490669 0.563040257 1.1893682328
## 375 -0.46860858 -0.23545247 -0.371929451 -0.008937147 0.4121009532
## 376 0.02081942 1.01904241 1.834493106 0.491543082 -0.1822799076
## 377 1.58087117 -0.82088342 1.175102457 0.384297318 2.0123571171
## 378 -0.59096558 3.36076618 -0.739666544 -0.116182910 0.4121009532
## 379 -0.37684083 -0.82088342 -0.917194795 0.026811441 -0.3651663264
## 380 -1.26392909 0.68451044 -0.942555974 -0.080434322 0.8235953954
## 381 -0.68273333 0.26634548 -0.638221829 -1.045646192 -0.9138255826
## 382 -0.77450108 0.51724445 -0.904514206 -1.295886307 -0.9138255826
## 383 -0.10153758 0.51724445 -1.044000690 1.206514837 0.4121009532
## 384 -0.19330533 1.35357437 1.022935384 -0.723908902 -0.6394959545
## 385 -0.77450108 -0.31908547 -1.107403637 -1.117143368 -1.9197008856
## 386 -0.28507308 0.26634548 1.454075424 0.563040257 1.0064818141
## 387 -0.28507308 1.35357437 0.262100019 0.026811441 1.1436466281
## 388 0.51024742 -1.07178239 -1.082042458 0.277051555 0.2292145345
## 389 -0.28507308 0.26634548 -0.752347133 0.134057204 -0.6852175592
## 390 -0.77450108 0.85177642 -1.082042458 0.420045906 -0.6852175592
## 391 -0.28507308 1.26994138 0.541072986 -0.116182910 -0.2737231170
## 392 -0.19330533 -0.23545247 -0.549457703 -0.866903253 -0.8223823732
## 393 0.20435492 1.26994138 0.376225324 0.348548731 0.8235953954
## 394 -0.10153758 -0.82088342 -1.044000690 -0.116182910 -0.9138255826
## 395 2.65149493 -1.65721334 0.401586503 -0.580914551 0.0006065111
## 396 -0.46860858 0.09907949 0.807365364 -0.187680086 1.1436466281
## 397 0.78555067 0.09907949 0.464989450 -0.366423025 0.0920497204
## 398 2.07029917 1.26994138 0.135294125 -0.151931498 -0.3651663264
## 399 -0.46860858 -0.40271846 -0.650902418 -0.974149017 -1.0052687919
## 400 -0.37684083 0.60087745 0.477670039 -0.437920200 -0.3651663264
## 401 0.02081942 -0.65361743 -0.942555974 -0.187680086 -0.0908366983
## 402 -0.37684083 -0.48635145 1.048296563 0.134057204 -0.0908366983
## 403 -0.28507308 -0.40271846 -1.056681279 0.884777547 0.2292145345
## 404 -1.35569684 0.34997847 -1.082042458 -0.223428674 -0.8223823732
## 405 0.20435492 1.26994138 1.213144225 0.098308616 0.9150386047
## 406 0.51024742 0.85177642 0.515711808 0.348548731 1.0064818141
## 407 -0.77450108 -0.56998444 0.921490669 -0.366423025 -0.3651663264
## 408 -0.28507308 -0.48635145 1.631603675 0.348548731 1.1893682328
## 409 0.87731842 3.02623421 1.175102457 -0.294925849 -0.8681039779
## 410 -0.77450108 0.76814343 1.758409570 0.277051555 1.5094194656
## 411 -0.59096558 -0.23545247 -0.004192358 -0.723908902 0.3663793485
## 412 0.20435492 1.10267540 -1.005958921 0.098308616 0.9150386047
## 413 -0.46860858 2.85896823 0.946851847 0.026811441 0.0920497204
## 414 1.67263892 2.60806925 0.680559470 1.349509188 -1.4624848388
## 415 0.02081942 -0.23545247 -0.853791848 -0.008937147 -0.4566095357
## 416 -0.95803658 -0.23545247 2.227591378 0.348548731 -0.1822799076
## 417 -0.37684083 0.93540941 -0.511415934 -0.795406078 -0.8681039779
## 418 -0.10153758 0.26634548 -1.107403637 -0.866903253 -1.4624848388
## 419 -0.77450108 -0.23545247 -0.955236564 -0.366423025 -0.0908366983
## 420 1.51969267 0.34997847 0.579114755 0.455794494 1.8751923031
## 421 -0.28507308 0.43361146 2.557286702 -0.366423025 0.4121009532
## 422 0.69378292 -0.73725043 -0.143678842 -0.580914551 -0.7309391638
## 423 -1.17216134 3.27713319 -1.082042458 3.744664569 1.3722546516
## 424 -0.77450108 0.51724445 -0.980597743 -0.402171612 0.0006065111
## 425 -0.77450108 0.51724445 0.274780609 -0.580914551 0.9607602094
## 426 3.29386918 -1.99174531 -1.005958921 0.884777547 -0.6394959545
## 427 0.38789042 2.35717028 0.870768311 -0.437920200 1.2808114422
## 428 -0.59096558 -0.15181948 -0.841111259 -0.759657490 0.0463281158
## 429 0.02081942 -0.06818649 -1.044000690 -0.294925849 -1.1881552107
## 430 0.38789042 -0.31908547 -0.904514206 -0.545165963 0.3663793485
## 431 -1.44746459 -0.98814940 1.289227761 0.455794494 -0.6852175592
## 432 0.29612267 0.01544650 0.097252357 0.491543082 0.9607602094
## 433 -0.46860858 1.35357437 0.820045953 -0.151931498 1.5551410703
## 434 1.27497867 2.69170224 0.908810079 0.169805792 2.5610163733
## 435 -0.19330533 2.02263831 0.312822377 -0.223428674 1.6465842796
## 436 0.69378292 0.18271249 -0.955236564 -0.366423025 -1.4624848388
## 437 -1.08039359 0.01544650 -0.879153027 -0.259177261 0.1834929298
## 438 0.51024742 -0.56998444 -1.120084226 5.639339720 -1.4167632341
## 439 -1.26392909 0.43361146 -0.917194795 -0.151931498 -0.8681039779
## 440 -0.28507308 -1.32268137 -1.005958921 0.384297318 -1.3710416294
## 441 0.11258717 -0.15181948 -0.105637073 -0.259177261 -1.1881552107
## 442 -0.37684083 -0.31908547 -1.044000690 -0.402171612 -1.4624848388
## 443 -0.37684083 0.09907949 -1.044000690 -0.366423025 -0.8223823732
## 444 0.51024742 0.01544650 -0.879153027 -0.116182910 1.5551410703
## 445 -0.52978708 -0.82088342 0.705920649 0.312800143 1.4636978609
## 446 1.09144317 -0.82088342 -0.739666544 -1.224389131 -0.8223823732
## 447 -0.59096558 3.19350020 0.097252357 -0.187680086 -0.1365583030
## 448 -0.46860858 -0.48635145 0.667878880 -0.866903253 -0.5480527451
## 449 -0.86626883 -0.65361743 0.515711808 -0.294925849 0.4121009532
## 450 -0.10153758 -0.73725043 -0.105637073 -0.366423025 1.0064818141
## 451 -1.44746459 -0.56998444 -0.752347133 -0.473668788 -0.1822799076
## 452 -1.08039359 -0.56998444 -0.346568272 0.134057204 -0.7309391638
## 453 0.60201517 -0.90451641 -0.004192358 -0.294925849 0.0920497204
## 454 -0.68273333 0.01544650 1.124380099 -0.151931498 0.0920497204
## 455 0.99967542 -0.90451641 0.033849410 0.134057204 -1.0509903966
## 456 0.20435492 0.68451044 0.211377662 -0.866903253 0.9607602094
## 457 0.20435492 -1.40631436 -0.714305365 -0.259177261 -0.6852175592
## 458 0.02081942 -0.65361743 -0.904514206 0.098308616 -1.4167632341
## 459 0.02081942 -0.65361743 1.251185993 -0.008937147 0.7778737907
## 460 -0.59096558 1.26994138 -0.511415934 -0.187680086 -0.5480527451
## 461 -0.68273333 -0.31908547 -0.143678842 -0.116182910 0.4578225579
## 462 0.29612267 -0.23545247 -1.094723047 -1.045646192 1.0064818141
## 463 -0.19330533 -0.06818649 -0.980597743 0.026811441 0.5492657673
## 464 0.29612267 -0.23545247 0.718601238 -0.259177261 -1.5539280481
## 465 2.71267343 -0.65361743 -0.371929451 0.277051555 -1.0967120013
## 466 -0.46860858 -0.06818649 1.314588940 0.384297318 0.5492657673
## 467 2.00912067 -0.40271846 -0.448012987 -0.831154666 -1.0052687919
## 468 -0.59096558 0.01544650 -0.917194795 0.420045906 -0.3651663264
## 469 1.27497867 -0.82088342 -0.194401199 -0.473668788 -0.1365583030
## 470 0.60201517 0.09907949 -0.917194795 -0.187680086 -1.6453712575
## 471 -0.46860858 -0.56998444 1.580881318 -0.545165963 0.5949873720
## 472 -0.46860858 -0.15181948 -0.904514206 -0.366423025 0.2749361392
## 473 -0.95803658 0.26634548 -1.018639511 -0.259177261 -1.2338768153
## 474 -0.52978708 0.34997847 -1.044000690 1.135017662 0.7321521860
## 475 0.20435492 -0.56998444 1.073657742 -0.759657490 -0.8223823732
## 476 1.48910342 -0.48635145 1.149741278 0.384297318 -0.7309391638
## 477 -0.77450108 -0.40271846 1.111699510 -0.473668788 -0.8681039779
## 478 -0.28507308 -0.48635145 0.186016483 -0.759657490 -1.2795984200
## 479 -0.19330533 -1.07178239 1.999340768 1.135017662 0.3663793485
## 480 -0.37684083 -0.40271846 0.439628271 -0.402171612 5.3957558636
## 481 -0.77450108 -1.57358035 0.059210589 -0.008937147 -0.5480527451
## 482 -1.44746459 0.01544650 0.604475933 0.634537433 0.2749361392
## 483 1.48910342 -0.15181948 -1.005958921 0.062560029 -1.5539280481
## 484 -0.95803658 3.36076618 1.124380099 -0.008937147 1.1436466281
## 485 -0.19330533 0.76814343 1.099018920 -0.080434322 1.0979250235
## 486 -0.59096558 -0.31908547 0.515711808 -0.938400429 -1.0967120013
## 487 0.20435492 -0.15181948 -1.018639511 0.312800143 -0.5023311404
## 488 -0.59096558 -0.73725043 -1.056681279 0.134057204 3.7497780950
## 489 0.87731842 -0.06818649 -0.498735345 -0.795406078 0.2749361392
## 490 0.29612267 -0.90451641 -0.879153027 0.920526135 -0.3651663264
## 491 1.48910342 -0.48635145 0.997574205 -0.580914551 -0.2737231170
## 492 0.87731842 -0.15181948 -0.955236564 -0.723908902 0.3663793485
## 493 -0.59096558 -0.40271846 -1.107403637 -0.509417376 -0.0908366983
## 494 0.60201517 2.69170224 1.935937821 -0.008937147 -0.5480527451
## 495 0.11258717 1.77173933 -0.841111259 0.134057204 -1.0967120013
## 496 -0.37684083 0.01544650 -1.056681279 -0.509417376 0.8235953954
## 497 -1.17216134 -0.98814940 -0.955236564 -0.187680086 0.0463281158
## 498 -0.86626883 -0.23545247 1.656964854 -0.080434322 0.2292145345
## 499 -0.37684083 -0.40271846 1.416033656 -0.294925849 0.8235953954
## 500 0.02081942 -0.48635145 -0.435332398 -0.116182910 1.0064818141
## 501 0.20435492 1.35357437 1.175102457 -0.080434322 0.1834929298
## 502 5.58806294 1.26994138 0.477670039 -0.759657490 0.2749361392
## 503 0.02081942 -0.56998444 1.859854285 -0.437920200 -0.2737231170
## 504 -0.77450108 -0.15181948 -0.676263597 -0.652411727 -0.5480527451
## 505 0.29612267 -0.65361743 -0.841111259 0.169805792 -0.4566095357
## 506 4.91509943 1.35357437 -0.980597743 -0.080434322 -0.3194447217
## 507 -0.10153758 -0.65361743 0.376225324 -0.187680086 -0.8681039779
## 508 -0.59096558 -0.73725043 0.972213026 0.384297318 4.6642101887
## 509 -0.10153758 -1.23904838 0.059210589 -0.080434322 3.8412213044
## 510 0.69378292 1.43720736 -1.044000690 -0.723908902 -1.5539280481
## 511 0.99967542 -0.40271846 1.479436603 0.062560029 1.0064818141
## 512 0.20435492 -0.31908547 -1.044000690 -0.723908902 -0.6394959545
## 513 -0.68273333 -0.23545247 -0.067595305 -0.008937147 -0.3651663264
## 514 -0.37684083 1.10267540 1.796451338 0.420045906 0.2749361392
## 515 -0.10153758 -0.31908547 -0.841111259 -0.402171612 0.0463281158
## 516 0.02081942 -0.73725043 2.316355503 -0.116182910 0.7778737907
## 517 1.27497867 -2.82807522 -0.955236564 0.670286021 0.0463281158
## 518 -0.77450108 -0.65361743 1.289227761 -0.008937147 1.5094194656
## 519 0.20435492 -0.15181948 -1.005958921 -0.580914551 -0.2737231170
## 520 -0.37684083 -0.56998444 -0.904514206 0.062560029 0.2749361392
## 521 -1.17216134 0.01544650 -1.120084226 -0.723908902 -0.5480527451
## 522 -0.10153758 -0.65361743 1.111699510 0.277051555 1.1893682328
## 523 -1.17216134 -0.56998444 1.859854285 0.134057204 -0.6394959545
## 524 -0.46860858 -0.82088342 -0.955236564 -0.402171612 -0.1822799076
## 525 -0.59096558 0.60087745 1.834493106 0.134057204 1.1893682328
## 526 -0.10153758 0.01544650 0.845407132 -0.151931498 0.8235953954
## 527 -0.59096558 -0.48635145 0.274780609 -0.151931498 1.3265330469
## 528 -0.37684083 0.09907949 -1.082042458 0.205554380 0.0006065111
## 529 1.36674642 0.60087745 -0.815750080 -0.509417376 -0.8223823732
## 530 -1.11098284 -0.82088342 -1.056681279 0.169805792 -0.6394959545
## 531 -0.10153758 -1.57358035 -0.980597743 0.384297318 0.0006065111
## 532 0.69378292 -2.49354326 -1.044000690 0.563040257 -0.7309391638
## 533 -0.19330533 -0.31908547 0.300141788 0.098308616 0.2292145345
## 534 -0.28507308 -0.56998444 0.553753576 -0.294925849 0.0920497204
## 535 0.02081942 -0.98814940 1.048296563 -0.437920200 -0.5023311404
## 536 -0.95803658 -0.48635145 0.705920649 -0.294925849 -0.3651663264
## 537 -0.46860858 1.85537232 2.050063126 0.670286021 1.0522034188
## 538 -0.77450108 -0.65361743 1.695006622 -0.080434322 1.0979250235
## 539 -0.86626883 1.01904241 -0.511415934 -0.223428674 2.8353460014
## 540 0.20435492 -0.40271846 -0.828430670 -0.402171612 -1.6453712575
## 541 -0.28507308 0.01544650 -0.333887683 -0.652411727 -0.0908366983
## 542 1.67263892 -2.24264428 -1.056681279 -0.688160315 -1.5539280481
## 543 -0.19330533 -0.56998444 -0.980597743 -0.259177261 -1.0052687919
## 544 -0.59096558 0.43361146 -0.067595305 -0.473668788 0.5492657673
## 545 0.29612267 -0.65361743 0.198697072 0.134057204 0.0920497204
## 546 -0.10153758 3.36076618 -0.980597743 -0.437920200 -0.5023311404
## 547 -0.86626883 0.60087745 -1.056681279 -0.259177261 0.1834929298
## 548 0.20435492 0.26634548 -1.018639511 0.169805792 -1.1881552107
## 549 0.20435492 1.18630839 0.211377662 0.277051555 -0.0908366983
## 550 0.20435492 -0.06818649 -0.853791848 -0.187680086 -0.2737231170
## 551 1.03026467 -0.73725043 -0.536777113 -0.652411727 0.1834929298
## 552 0.51024742 -0.65361743 1.885215464 0.098308616 1.9209139077
## 553 0.02081942 -0.98814940 0.198697072 -0.223428674 -0.5480527451
## 554 2.25383468 -0.31908547 -0.435332398 0.777531784 0.1834929298
## 555 -0.68273333 2.18990429 -0.853791848 -0.008937147 0.7321521860
## 556 -0.59096558 -0.98814940 2.088104894 -0.116182910 0.2292145345
## 557 -0.95803658 0.26634548 -0.980597743 -0.151931498 -1.1881552107
## 558 0.20435492 -0.98814940 -1.005958921 -0.008937147 -1.1881552107
## 559 0.20435492 -0.73725043 -0.904514206 -0.723908902 -0.1365583030
## 560 0.51024742 -1.15541539 -0.917194795 -0.652411727 0.8235953954
## 561 -0.46860858 -1.15541539 1.022935384 -0.116182910 0.5949873720
## 562 0.11258717 0.51724445 2.658731417 -0.151931498 0.0463281158
## 563 0.02081942 -0.98814940 1.175102457 0.062560029 0.4121009532
## 564 -0.59096558 0.34997847 0.566434165 -0.116182910 0.0006065111
## 565 -0.37684083 0.43361146 -0.980597743 0.312800143 0.0920497204
## 566 0.29612267 -0.56998444 0.503031218 -1.045646192 1.3265330469
## 567 -0.46860858 0.68451044 2.379758450 0.134057204 0.0006065111
## 568 -0.59096558 0.51724445 1.707687212 -0.187680086 0.5492657673
## 569 0.78555067 1.60447335 1.327269530 0.098308616 1.6923058843
## 570 -0.95803658 -0.31908547 -0.879153027 -0.366423025 0.2292145345
## 571 0.02081942 1.68810634 1.327269530 0.098308616 1.6465842796
## 572 -0.46860858 0.01544650 -1.018639511 -0.866903253 -0.7309391638
## 573 -0.37684083 -0.56998444 1.022935384 -0.509417376 0.2749361392
## 574 -0.68273333 0.85177642 -0.904514206 -0.437920200 -1.5539280481
## 575 0.20435492 0.18271249 -0.371929451 0.312800143 -0.2737231170
## 576 -0.46860858 -0.15181948 0.439628271 0.455794494 0.7321521860
## 577 -0.37684083 -0.98814940 -0.980597743 -0.366423025 0.1834929298
## 578 -0.77450108 0.26634548 -0.980597743 0.098308616 -0.4566095357
## 579 -0.68273333 0.26634548 -0.955236564 0.098308616 -0.7309391638
## 580 -0.10153758 -0.82088342 -0.346568272 2.100229531 0.0463281158
## 581 -0.19330533 0.01544650 0.071891178 -0.723908902 -0.8681039779
## 582 -0.77450108 0.01544650 0.642517702 -0.223428674 0.1834929298
## 583 0.02081942 -0.31908547 -0.207081789 0.312800143 0.5492657673
## 584 -0.68273333 0.51724445 -1.044000690 -0.294925849 0.1834929298
## 585 0.51024742 -0.15181948 -1.082042458 -0.223428674 0.2292145345
## 586 1.76440667 -0.65361743 -0.739666544 -0.187680086 -0.4566095357
## 587 -1.26392909 -0.48635145 -0.397290630 -0.723908902 -1.2795984200
## 588 0.20435492 0.51724445 -0.917194795 -0.759657490 -0.7309391638
## 589 -0.95803658 -0.65361743 2.227591378 0.169805792 -1.0967120013
## 590 0.11258717 1.52084036 -0.942555974 -0.509417376 0.3663793485
## 591 0.20435492 -0.48635145 -0.130998252 -0.116182910 -0.2737231170
## 592 -0.19330533 -0.06818649 -1.056681279 -0.795406078 0.6407089766
## 593 -0.59096558 1.93900532 -1.005958921 6.604551590 -1.2795984200
## 594 -0.19330533 1.26994138 0.401586503 0.026811441 1.1436466281
## 595 0.69378292 -1.15541539 -0.130998252 -0.509417376 -1.0509903966
## 596 2.65149493 -1.57358035 0.705920649 -0.652411727 -1.0052687919
## 597 0.20435492 -0.06818649 -0.815750080 -0.151931498 -0.4566095357
## 598 -0.37684083 -0.56998444 -1.005958921 0.420045906 -0.1365583030
## 599 -0.10153758 -0.82088342 1.276547172 -0.116182910 0.7778737907
## 600 0.69378292 3.36076618 -1.082042458 -0.116182910 -1.0509903966
## 601 -0.77450108 0.01544650 -0.130998252 -0.473668788 -0.1822799076
## 602 0.78555067 -1.15541539 -0.955236564 9.178449909 -0.6852175592
## 603 -0.68273333 1.77173933 1.682326033 0.277051555 -0.0908366983
## 604 -0.37684083 0.26634548 -0.917194795 -0.652411727 -1.7825360715
## 605 0.99967542 -1.40631436 0.503031218 1.349509188 0.9150386047
## 606 -0.77450108 -0.31908547 -0.092956484 -0.509417376 0.0006065111
## 607 0.60201517 -0.73725043 0.008488231 -0.473668788 0.1834929298
## 608 1.27497867 0.01544650 -0.333887683 -0.187680086 -1.0052687919
## 609 0.51024742 3.69529815 0.718601238 -0.187680086 -0.8681039779
## 610 -0.59096558 -0.06818649 -0.853791848 0.205554380 -1.2338768153
## 611 -0.71332258 -1.48994735 1.263866583 0.169805792 -0.2737231170
## 612 -0.46860858 -0.65361743 0.363544735 0.312800143 0.7321521860
## 613 -0.19330533 -0.90451641 -0.245123557 -0.509417376 0.7778737907
## 614 -0.68273333 -0.15181948 -0.955236564 -0.080434322 0.1834929298
## 615 2.98797668 -2.24264428 0.160655304 -0.116182910 -0.0908366983
## 616 -1.08039359 -0.40271846 -0.803069491 -0.723908902 1.0064818141
## 617 -0.59096558 0.18271249 -1.005958921 0.384297318 -0.8681039779
## 618 2.83503043 0.43361146 -0.498735345 -0.509417376 -0.8223823732
## 619 1.09144317 -0.65361743 -0.739666544 -0.366423025 0.2292145345
## 620 0.20435492 -0.06818649 -0.574818881 -0.545165963 -0.6394959545
## 621 -0.46860858 -0.06818649 -1.082042458 -0.151931498 0.6407089766
## 622 -0.28507308 0.93540941 0.300141788 0.062560029 1.0064818141
## 623 0.29612267 -0.06818649 1.289227761 -0.366423025 -0.1365583030
## 624 -0.46860858 -0.82088342 -0.498735345 -0.080434322 0.0463281158
## 625 0.02081942 0.26634548 0.566434165 -0.402171612 -1.1881552107
## 626 2.34560243 -2.32627727 -0.739666544 0.205554380 -0.3194447217
## 627 -0.28507308 1.18630839 0.743962417 -0.116182910 2.6067379780
## 628 -0.43801933 -0.56998444 1.099018920 -0.688160315 -0.0908366983
## 629 -0.59096558 -0.98814940 -1.044000690 -0.366423025 -1.8282576762
## 630 -0.95803658 0.18271249 -1.018639511 -0.437920200 0.2749361392
## 631 -0.59096558 0.01544650 -1.044000690 -0.437920200 -0.1822799076
## 632 3.53858318 -0.31908547 -1.044000690 -0.688160315 -1.0509903966
## 633 -1.17216134 -0.31908547 -0.752347133 -0.151931498 -0.0908366983
## 634 -0.86626883 -0.31908547 1.314588940 0.277051555 0.8235953954
## 635 -0.19330533 1.26994138 -0.232442967 -0.259177261 -1.0052687919
## 636 -0.28507308 -0.48635145 0.743962417 0.348548731 1.2808114422
## 637 -0.10153758 0.09907949 0.300141788 0.062560029 2.4695731639
## 638 1.48910342 -0.82088342 0.071891178 0.455794494 0.2749361392
## 639 0.51024742 0.18271249 -0.752347133 0.169805792 -0.5480527451
## 640 -1.17216134 1.26994138 -1.018639511 -0.402171612 -0.5023311404
## 641 2.55972718 -1.07178239 2.024701947 0.348548731 0.3663793485
## 642 -1.08039359 3.36076618 -0.803069491 0.277051555 1.5551410703
## 643 0.60201517 2.94260122 -1.018639511 0.455794494 -1.4167632341
## 644 -0.46860858 0.43361146 -0.980597743 0.277051555 -0.5480527451
## 645 0.11258717 1.85537232 1.124380099 -0.151931498 1.8751923031
## 646 -0.86626883 0.43361146 -1.044000690 -0.437920200 -0.1822799076
## 647 0.14317642 -1.15541539 -0.841111259 0.098308616 -1.0509903966
## 648 -0.77450108 0.34997847 -1.018639511 -0.509417376 0.0920497204
## 649 -1.56982159 0.18271249 -0.853791848 -0.116182910 0.7321521860
## 650 0.60201517 1.26994138 0.198697072 -0.080434322 1.5551410703
## 651 -0.95803658 -0.23545247 -0.955236564 0.098308616 0.0463281158
## 652 -0.28507308 -0.06818649 -0.853791848 -1.045646192 -1.0967120013
## 653 -0.86626883 0.43361146 -1.044000690 -0.437920200 -0.1822799076
## 654 -0.59096558 -0.06818649 -0.879153027 -0.080434322 -0.2737231170
## 655 -1.26392909 -0.48635145 1.695006622 0.169805792 -0.3651663264
## 656 -0.46860858 0.43361146 1.593561907 0.455794494 0.8235953954
## 657 -0.59096558 0.60087745 0.071891178 -0.509417376 0.2292145345
## 658 1.36674642 -1.23904838 0.109932947 -0.223428674 1.6465842796
## 659 -0.52978708 0.51724445 -0.435332398 -0.688160315 -0.3651663264
## 660 -0.28507308 0.93540941 -0.815750080 -0.080434322 0.2749361392
## 661 0.29612267 1.26994138 1.834493106 -0.008937147 -1.3710416294
## 662 0.60201517 -1.48994735 0.135294125 -0.402171612 -0.5480527451
## 663 -0.59096558 -1.15541539 1.961299000 -0.116182910 0.3663793485
## 664 0.11258717 -0.90451641 -1.056681279 -0.116182910 0.1834929298
## 665 0.51024742 -0.15181948 0.363544735 -0.366423025 -1.5996496528
## 666 1.85617442 -0.40271846 1.720367801 -0.938400429 -0.8223823732
## 667 3.23269068 0.34997847 1.175102457 10.393901893 -0.6852175592
## 668 1.09144317 -0.65361743 0.718601238 0.491543082 -0.1365583030
## 669 -1.08039359 -0.40271846 -0.270484736 -0.759657490 -0.6394959545
## 670 -1.17216134 0.26634548 -1.018639511 -0.437920200 0.5949873720
## 671 2.25383468 -0.82088342 -0.853791848 -0.151931498 -1.2795984200
## 672 -0.37684083 0.51724445 1.834493106 0.205554380 2.7896243967
## 673 2.65149493 -1.40631436 0.376225324 -0.259177261 -1.3710416294
## 674 -0.10153758 -0.73725043 -0.917194795 -0.223428674 -1.5996496528
## 675 -0.19330533 -1.57358035 -1.044000690 0.277051555 0.0006065111
## 676 -0.95803658 1.26994138 -1.056681279 -0.545165963 -0.4566095357
## 677 -0.37684083 -0.40271846 -0.879153027 -0.974149017 -1.0052687919
## 678 4.18095743 -1.99174531 1.352630708 -0.116182910 0.5492657673
## 679 2.34560243 -0.65361743 -0.130998252 -0.366423025 -0.5023311404
## 680 -0.28507308 0.43361146 -0.853791848 -0.437920200 -0.3194447217
## 681 0.38789042 -0.65361743 -0.980597743 0.420045906 -1.0967120013
## 682 0.20435492 -0.40271846 -0.714305365 -0.866903253 0.0920497204
## 683 -0.19330533 -0.82088342 0.579114755 -0.116182910 1.1893682328
## 684 0.20435492 1.26994138 -0.955236564 -0.080434322 -0.2737231170
## 685 -0.10153758 1.01904241 0.972213026 0.277051555 0.5492657673
## 686 0.02081942 -0.73725043 1.327269530 0.312800143 -0.0908366983
## 687 -0.37684083 0.01544650 -0.333887683 -0.259177261 0.4578225579
## 688 0.38789042 0.09907949 -1.005958921 0.134057204 -1.6453712575
## 689 0.02081942 0.68451044 -0.917194795 -0.652411727 -0.3194447217
## 690 -0.59096558 -0.15181948 -0.092956484 0.312800143 0.2749361392
## 691 -0.19330533 -1.32268137 -1.005958921 -0.509417376 -1.0509903966
## 692 -0.37684083 0.26634548 -0.042234126 -0.795406078 0.1834929298
## 693 0.11258717 -0.15181948 -1.005958921 -1.009897604 -1.0967120013
## 694 -0.37684083 1.10267540 -1.018639511 -0.151931498 -1.0509903966
## 695 0.20435492 0.93540941 -0.574818881 6.139819949 2.4695731639
## 696 -0.59096558 -0.06818649 -0.942555974 -0.223428674 1.9209139077
## 697 2.34560243 1.68810634 0.312822377 -0.437920200 -0.7309391638
## 698 1.36674642 -1.15541539 -1.005958921 0.563040257 -1.2338768153
## 699 -0.19330533 -0.65361743 -0.841111259 -0.473668788 -1.5539280481
## 700 -0.46860858 1.26994138 0.300141788 -0.473668788 -0.8223823732
## 701 -1.35569684 1.26994138 -0.092956484 0.277051555 -0.8223823732
## 702 -0.59096558 1.26994138 0.820045953 0.062560029 1.0064818141
## 703 0.60201517 3.36076618 0.984893616 0.920526135 0.5492657673
## 704 -0.68273333 1.26994138 -0.917194795 -0.366423025 0.5492657673
## 705 1.97853142 -0.15181948 -1.005958921 -1.045646192 -0.8223823732
## 706 -0.77450108 0.34997847 -1.082042458 -0.402171612 -0.8681039779
## 707 -0.28507308 -0.82088342 -0.942555974 0.062560029 -0.5480527451
## 708 -0.19330533 -1.23904838 0.376225324 0.169805792 1.0979250235
## 709 1.27497867 -2.40991027 -0.980597743 0.670286021 -1.0967120013
## 710 -0.59096558 0.18271249 -0.169040020 -0.723908902 -0.3194447217
## 711 1.36674642 -0.65361743 0.579114755 0.455794494 -0.0908366983
## 712 -1.08039359 -0.15181948 -0.955236564 0.277051555 0.7321521860
## 713 1.18321092 -0.15181948 -0.942555974 -0.473668788 0.2292145345
## 714 0.38789042 -0.23545247 -0.942555974 -0.437920200 0.6407089766
## 715 0.20435492 1.26994138 -0.333887683 -0.437920200 -1.0967120013
## 716 0.51024742 0.60087745 -0.879153027 -0.795406078 -1.2795984200
## 717 -1.08039359 -0.56998444 -0.980597743 -0.402171612 -0.9138255826
## 718 -0.59096558 1.60447335 1.783770748 0.205554380 -0.8223823732
## 719 1.27497867 -0.90451641 1.720367801 0.312800143 -0.4566095357
## 720 0.38789042 -0.90451641 1.999340768 0.348548731 0.0463281158
## 721 -1.35569684 0.01544650 -1.018639511 0.348548731 0.9150386047
## 722 0.29612267 -0.48635145 -1.005958921 -0.473668788 -0.4566095357
## 723 0.60201517 -1.15541539 -0.105637073 0.634537433 1.0064818141
## 724 0.99967542 -1.65721334 -0.498735345 0.563040257 -0.5023311404
## 725 -0.46860858 -0.31908547 -0.917194795 -0.545165963 -1.1881552107
## 726 -0.28507308 1.43720736 0.338183556 0.026811441 1.5551410703
## 727 -0.95803658 -1.23904838 -0.333887683 -0.008937147 1.3265330469
## 728 0.29612267 0.01544650 0.211377662 0.491543082 0.0463281158
## 729 -0.10153758 3.36076618 -1.018639511 5.174608079 -0.0908366983
## 730 2.25383468 -0.40271846 1.010254794 -0.509417376 1.5551410703
## 731 0.60201517 0.18271249 0.515711808 -0.723908902 0.5492657673
## 732 -0.86626883 -0.23545247 -0.955236564 0.634537433 -0.2737231170
## 733 0.51024742 -1.65721334 -0.308526504 0.205554380 -0.5023311404
## 734 -0.86626883 0.09907949 1.454075424 -0.366423025 0.8235953954
## 735 -0.86626883 -0.06818649 -1.018639511 -0.652411727 -0.8223823732
## 736 -0.59096558 -0.56998444 -0.955236564 0.420045906 0.5949873720
## 737 0.11258717 1.18630839 -0.815750080 0.098308616 0.0463281158
## 738 -0.28507308 -0.48635145 0.972213026 0.384297318 0.5949873720
## 739 -0.77450108 -0.23545247 0.211377662 0.277051555 -0.1822799076
## 740 0.87731842 0.01544650 -0.638221829 -0.759657490 0.4121009532
## 741 0.02081942 1.43720736 0.312822377 0.384297318 0.8235953954
## 742 -0.10153758 -1.32268137 0.274780609 0.062560029 0.5949873720
## 743 -0.46860858 -0.73725043 -0.955236564 -0.437920200 -0.4566095357
## 744 0.60201517 -0.31908547 -0.917194795 -0.080434322 0.5492657673
## 745 -0.19330533 0.01544650 0.008488231 -0.509417376 -0.5480527451
## 746 -0.22389458 2.60806925 -1.044000690 1.313760600 -1.0967120013
## 747 0.02081942 0.18271249 -0.917194795 -0.223428674 0.1834929298
## 748 0.20435492 3.10986720 -1.018639511 4.638379263 0.5492657673
## 749 -0.68273333 -0.48635145 -0.739666544 -0.545165963 0.1834929298
## 750 0.29612267 -0.65361743 -0.308526504 -0.402171612 0.0463281158
## 751 -0.46860858 0.34997847 1.618923086 0.455794494 1.1893682328
## 752 0.38789042 0.34997847 -0.321207093 -0.545165963 -0.7309391638
## 753 0.99967542 0.01544650 0.401586503 0.205554380 0.5492657673
## 754 0.69378292 -0.65361743 0.097252357 -0.509417376 0.0463281158
## 755 1.18321092 0.68451044 -0.029553537 0.777531784 0.3663793485
## 756 1.18321092 -0.15181948 -0.067595305 -0.509417376 0.9150386047
## 757 1.33615717 -1.23904838 -0.955236564 -0.294925849 -0.5023311404
## 758 -0.59096558 -0.48635145 -0.841111259 -0.259177261 -0.6852175592
## 759 -0.46860858 0.51724445 0.718601238 -0.437920200 -0.6852175592
## 760 2.46795943 -0.82088342 -1.120084226 -0.723908902 -0.3651663264
## 761 -0.37684083 -0.65361743 0.376225324 0.312800143 0.7321521860
## 762 0.29612267 0.26634548 -0.029553537 0.205554380 -1.3710416294
## 763 0.60201517 0.43361146 -0.232442967 -0.259177261 0.5949873720
## 764 0.38789042 -0.15181948 0.401586503 -0.151931498 -0.1822799076
## 765 -0.46860858 0.26634548 0.312822377 0.134057204 1.5094194656
## 766 0.38789042 -0.06818649 0.718601238 -0.580914551 -0.8223823732
## 767 -0.59096558 0.68451044 -0.815750080 0.277051555 -0.5023311404
## 768 0.38789042 -0.82088342 -0.029553537 0.062560029 -0.2737231170
## 769 0.38789042 -0.82088342 -1.018639511 0.563040257 0.4578225579
## 770 1.36674642 -1.65721334 0.883448900 -0.008937147 -1.0509903966
## 771 -0.46860858 0.51724445 0.236738841 -0.259177261 0.9150386047
## 772 -0.77450108 0.09907949 -0.042234126 -0.866903253 -1.5539280481
## 773 -0.28507308 -0.82088342 0.211377662 -0.116182910 -0.8681039779
## 774 0.29612267 -0.31908547 -1.107403637 -0.080434322 -1.1881552107
## 775 -1.44746459 0.34997847 -0.917194795 -0.008937147 -1.2795984200
## 776 1.58087117 -1.32268137 0.274780609 2.028732356 -0.4566095357
## 777 -0.68273333 0.51724445 -0.942555974 -0.652411727 0.7778737907
## 778 -0.46860858 0.68451044 0.211377662 -0.116182910 1.2808114422
## 779 1.09144317 -0.82088342 -1.082042458 0.062560029 -1.6453712575
## 780 -0.46860858 0.01544650 -1.018639511 -0.866903253 -0.7309391638
## 781 -0.10153758 -0.31908547 1.352630708 0.026811441 2.0580787218
## 782 -0.28507308 -0.15181948 1.187783046 -0.223428674 0.4578225579
## 783 -0.46860858 -0.15181948 -1.018639511 0.062560029 1.4636978609
## 784 0.35730117 -0.56998444 -0.967917153 -0.831154666 -1.2338768153
## 785 0.02081942 -0.40271846 -0.739666544 -0.366423025 -0.5480527451
## 786 -0.28507308 -1.07178239 1.872534874 -0.294925849 -0.4566095357
## 787 -0.37684083 -0.06818649 1.213144225 -0.008937147 -0.2737231170
## 788 -1.17216134 1.26994138 -1.044000690 0.348548731 -1.0509903966
## 789 0.02081942 -0.56998444 -0.333887683 -0.688160315 1.2808114422
## 790 -0.46860858 -0.23545247 0.883448900 -0.366423025 1.4636978609
## 791 -0.10153758 -0.31908547 1.530158960 -0.723908902 -0.0908366983
## 792 -0.19330533 -0.06818649 2.341716682 0.098308616 0.3663793485
## 793 0.38789042 1.35357437 0.883448900 0.026811441 1.3265330469
## 794 2.83503043 -0.40271846 -0.841111259 -0.259177261 -1.2338768153
## 795 -0.28507308 -0.98814940 -0.612860650 0.062560029 0.3663793485
## 796 3.81388643 1.18630839 1.276547172 0.205554380 1.3265330469
## 797 -1.17216134 0.26634548 -0.980597743 -0.402171612 -0.5023311404
## 798 -0.19330533 -0.15181948 -1.018639511 0.062560029 -0.7309391638
## 799 0.02081942 0.01544650 1.517478371 -0.223428674 -0.1822799076
## 800 -0.68273333 0.18271249 2.392439040 -0.008937147 -0.1822799076
## 801 0.99967542 -0.48635145 -0.714305365 -0.151931498 -1.0967120013
## 802 0.60201517 -0.65361743 0.807365364 -0.223428674 0.9607602094
## 803 0.84672917 -2.15901129 1.454075424 -0.223428674 0.0920497204
## 804 1.27497867 -2.74444223 -0.042234126 0.062560029 -0.9138255826
## 805 -0.77450108 0.60087745 0.566434165 -0.116182910 0.9150386047
## 806 -0.28507308 1.26994138 2.126146662 0.062560029 0.9150386047
## 807 -0.68273333 -0.48635145 -0.980597743 0.169805792 0.6407089766
## 808 -0.28507308 -0.65361743 1.251185993 0.098308616 1.0522034188
## 809 0.20435492 1.35357437 1.175102457 -0.080434322 0.1834929298
## 810 0.78555067 1.52084036 0.769323596 0.134057204 -0.3651663264
## 811 -0.19330533 -0.82088342 -1.018639511 0.277051555 1.8751923031
## 812 0.29612267 -0.31908547 0.743962417 -0.008937147 0.8235953954
## 813 0.20435492 4.78252704 0.376225324 -0.509417376 0.9150386047
## 814 1.09144317 -0.82088342 -0.308526504 -0.402171612 0.5949873720
## 815 -0.95803658 0.43361146 1.809131927 0.026811441 0.5949873720
## 816 0.11258717 -0.31908547 0.566434165 0.169805792 -0.6394959545
## 817 0.02081942 -0.82088342 2.329036093 0.026811441 0.4121009532
## 818 -0.95803658 -0.06818649 0.338183556 0.169805792 -1.1881552107
## 819 -0.59096558 -0.73725043 2.189549609 0.134057204 0.5492657673
## 820 -1.17216134 -0.56998444 1.859854285 0.134057204 -0.6394959545
## 821 -0.95803658 0.34997847 0.363544735 0.098308616 0.5492657673
## 822 -0.19330533 0.01544650 0.008488231 0.134057204 0.0463281158
## 823 -0.77450108 0.43361146 -1.082042458 -0.223428674 0.0920497204
## 824 1.76440667 -0.82088342 1.048296563 0.169805792 1.2808114422
## 825 -0.59096558 -0.82088342 -0.295845915 1.849989417 -0.3194447217
## 826 -0.68273333 0.01544650 0.338183556 0.420045906 -1.0052687919
## 827 -1.26392909 0.01544650 1.022935384 0.134057204 -0.6394959545
## 828 0.87731842 -0.23545247 -0.333887683 -0.366423025 -1.9654224903
## 829 -1.26392909 -0.48635145 1.695006622 0.169805792 -0.3651663264
## 830 0.11258717 0.85177642 -0.549457703 6.282814300 2.4238515592
## 831 -0.46860858 -0.73725043 0.325502966 -0.187680086 -1.1881552107
## 832 -0.68273333 0.68451044 -1.044000690 -0.080434322 -0.6852175592
## 833 -0.10153758 -0.48635145 -1.120084226 -0.938400429 -0.3651663264
## 834 0.35730117 0.34997847 -0.752347133 -0.545165963 -1.5539280481
## 835 -0.59096558 -0.98814940 2.088104894 -0.116182910 0.2292145345
## 836 0.38789042 0.18271249 1.733048391 -0.223428674 0.7321521860
## 837 0.60201517 -0.31908547 0.617156523 0.420045906 -0.0908366983
## 838 0.38789042 0.43361146 -0.612860650 2.743704111 -0.6852175592
## 839 -0.68273333 -0.48635145 -1.005958921 -0.008937147 -0.5480527451
## 840 -0.77450108 -0.31908547 -0.333887683 -0.223428674 0.2749361392
## 841 -0.59096558 1.26994138 -0.067595305 -0.723908902 -0.2737231170
## 842 -0.19330533 -0.48635145 0.617156523 -0.759657490 -1.3710416294
## 843 0.51024742 -0.15181948 0.972213026 -0.437920200 -0.6394959545
## 844 -0.77450108 -0.23545247 -1.082042458 -0.652411727 -0.8223823732
## 845 -0.77450108 -0.31908547 -0.980597743 -0.652411727 -0.8681039779
## 846 0.20435492 0.18271249 0.743962417 -0.187680086 -0.1365583030
## 847 -0.19330533 -0.23545247 -0.955236564 -0.580914551 0.0463281158
## 848 0.02081942 0.01544650 -0.346568272 0.312800143 -0.8223823732
## 849 -0.37684083 0.34997847 1.301908351 -0.509417376 -1.6453712575
## 850 -0.86626883 0.34997847 -0.245123557 -1.117143368 -0.8223823732
## 851 -0.95803658 -0.65361743 -1.005958921 -0.223428674 0.2749361392
## 852 0.20435492 1.26994138 0.617156523 -0.008937147 0.7321521860
## 853 0.29612267 1.10267540 -0.676263597 0.277051555 0.6407089766
## 854 0.87731842 -0.90451641 0.642517702 0.420045906 1.1436466281
## 855 0.60201517 1.26994138 0.338183556 -0.008937147 1.1893682328
## 856 1.97853142 0.18271249 -0.574818881 -0.688160315 -0.2737231170
## 857 0.87731842 -0.90451641 0.642517702 0.420045906 1.1436466281
## 858 -0.95803658 0.60087745 1.593561907 -0.294925849 0.7321521860
## 859 -0.95803658 0.18271249 -0.803069491 0.098308616 0.1834929298
## 860 0.60201517 -0.23545247 2.037382536 0.169805792 -0.9138255826
## 861 0.60201517 -0.48635145 1.175102457 0.098308616 -0.2737231170
## 862 -0.77450108 0.43361146 -0.752347133 -0.116182910 -0.3194447217
## 863 -0.59096558 0.34997847 1.720367801 0.312800143 -0.1822799076
## 864 -0.37684083 -0.65361743 -0.942555974 -0.545165963 1.5551410703
## 865 0.60201517 1.01904241 -0.333887683 -0.723908902 -0.8681039779
## 866 -1.17216134 -0.73725043 -1.018639511 -0.509417376 -0.4566095357
## 867 -0.37684083 -0.40271846 1.492117192 -0.473668788 1.0979250235
## 868 0.11258717 -1.48994735 -1.005958921 -0.366423025 5.3043126542
## 869 -1.35569684 0.60087745 -1.107403637 -0.402171612 -0.8223823732
## 870 3.04915518 -2.24264428 0.135294125 -0.080434322 0.0463281158
## 871 0.38789042 -0.06818649 -0.777708312 0.205554380 0.2749361392
## 872 -0.19330533 -0.48635145 -0.942555974 -0.151931498 -0.6852175592
## 873 1.58087117 -0.82088342 0.984893616 -0.652411727 0.3663793485
## 874 -1.26392909 -0.40271846 -0.270484736 0.455794494 -0.4566095357
## 875 -0.28507308 -0.15181948 -1.107403637 -0.509417376 0.2749361392
## 876 -1.26392909 -0.06818649 -0.333887683 0.491543082 -0.2737231170
## 877 0.02081942 1.26994138 0.274780609 -0.080434322 0.7778737907
## 878 1.36674642 0.01544650 -0.803069491 -1.009897604 -0.0908366983
## 879 0.29612267 -0.40271846 -1.005958921 -0.402171612 -0.1365583030
## 880 -0.10153758 -0.15181948 0.097252357 0.026811441 0.7321521860
## 881 -0.68273333 -0.15181948 -0.841111259 -0.402171612 -0.4566095357
## 882 -1.56982159 0.34997847 -1.107403637 -0.509417376 0.0463281158
## 883 0.20435492 3.36076618 -0.346568272 -0.223428674 0.0463281158
## 884 -0.95803658 -0.31908547 1.314588940 0.634537433 -1.0052687919
## 885 0.87731842 0.26634548 -0.295845915 -0.223428674 0.2749361392
## 886 0.02081942 0.09907949 1.821812517 0.384297318 -0.2737231170
## 887 -0.59096558 -0.15181948 -0.803069491 -0.080434322 -0.3651663264
## 888 -0.95803658 0.68451044 -0.245123557 -0.437920200 -1.7368144668
## 889 1.85617442 2.60806925 0.401586503 1.492503539 -0.5023311404
## 890 -0.19330533 0.51724445 -1.056681279 -0.187680086 -1.5996496528
## 891 -0.59096558 0.09907949 -0.169040020 0.312800143 0.0920497204
## 892 0.38789042 0.68451044 -1.018639511 -0.008937147 -1.2795984200
## 893 -0.37684083 0.60087745 2.329036093 -0.008937147 0.2292145345
## 894 -1.26392909 1.26994138 -1.056681279 0.062560029 -0.8681039779
## 895 -1.17216134 0.85177642 -1.005958921 -0.151931498 -0.6394959545
## 896 -0.28507308 -0.82088342 -0.917194795 0.277051555 -1.7825360715
## 897 0.60201517 -1.32268137 0.008488231 1.456754952 0.7321521860
## 898 0.38789042 -0.65361743 -0.346568272 -0.652411727 -0.5480527451
## 899 -0.28507308 -0.56998444 -0.333887683 -0.652411727 -0.2737231170
## 900 -1.08039359 0.01544650 0.008488231 -0.187680086 -1.1881552107
## 901 0.69378292 -0.15181948 0.541072986 -0.580914551 -0.3651663264
## 902 -0.68273333 0.09907949 1.656964854 0.062560029 0.0006065111
## 903 0.99967542 -1.32268137 0.211377662 1.992983768 -0.4566095357
## 904 -0.68273333 3.19350020 -0.955236564 4.924367965 1.8294706984
## 905 -0.59096558 -0.65361743 0.579114755 -0.795406078 0.0920497204
## 906 2.74326268 -1.57358035 0.743962417 -0.402171612 0.1834929298
## 907 -0.59096558 0.68451044 -0.904514206 0.205554380 -1.5539280481
## 908 -0.37684083 0.60087745 2.329036093 -0.008937147 0.2292145345
## 909 -1.17216134 -0.31908547 0.071891178 -0.151931498 0.4578225579
## 910 -0.46860858 0.09907949 0.109932947 -0.688160315 0.5949873720
## 911 -0.19330533 0.01544650 -1.018639511 -0.008937147 -1.7825360715
## 912 0.02081942 -0.23545247 0.173335894 -0.259177261 0.7321521860
## 913 0.78555067 -0.82088342 -0.917194795 -0.866903253 -0.1822799076
## 914 -0.59096558 0.34997847 0.807365364 0.491543082 -0.4566095357
## 915 -1.44746459 -0.56998444 -0.346568272 1.349509188 -0.0908366983
## 916 -0.59096558 0.93540941 3.305441477 2.993944226 1.1893682328
## 917 -0.37684083 -0.31908547 0.782004185 0.956274723 0.5492657673
## 918 -0.37684083 -0.15181948 -0.004192358 -0.688160315 -0.0908366983
## 919 0.11258717 -0.56998444 -0.942555974 -0.938400429 -1.3710416294
## 920 -0.86626883 -0.15181948 -0.536777113 -0.223428674 -0.5480527451
## 921 1.09144317 0.01544650 0.743962417 0.384297318 0.0006065111
## 922 0.87731842 -0.06818649 -1.044000690 -0.759657490 -1.3710416294
## 923 0.51024742 -0.98814940 -0.232442967 0.026811441 -0.6852175592
## 924 0.02081942 0.01544650 0.515711808 0.062560029 -0.1822799076
## 925 -0.46860858 0.18271249 2.202230199 -0.294925849 0.0920497204
## 926 -0.19330533 0.01544650 1.631603675 0.849028959 0.0006065111
## 927 -0.37684083 2.35717028 0.870768311 -0.080434322 0.9607602094
## 928 0.29612267 -0.31908547 -1.107403637 -0.080434322 -1.1881552107
## 929 -0.77450108 -0.06818649 -0.942555974 0.134057204 -0.4566095357
## 930 -0.19330533 -0.23545247 -0.841111259 -0.116182910 -0.3651663264
## 931 0.69378292 0.51724445 -0.004192358 -0.294925849 0.0006065111
## 932 -0.19330533 -0.56998444 2.405119629 0.062560029 1.0064818141
## 933 0.02081942 -0.31908547 0.401586503 -0.831154666 0.0920497204
## 934 -0.68273333 -0.48635145 -0.739666544 -0.509417376 -0.7309391638
## 935 -0.86626883 -0.40271846 -1.044000690 -0.008937147 -0.3651663264
## 936 -0.77450108 -0.56998444 0.667878880 -0.402171612 -1.0052687919
## 937 -0.19330533 -0.82088342 0.173335894 -0.366423025 -0.4566095357
## 938 0.02081942 0.60087745 0.135294125 -0.008937147 1.4636978609
## 939 -0.28507308 0.34997847 0.312822377 -0.080434322 1.1436466281
## 940 -0.46860858 -0.31908547 0.160655304 -0.402171612 1.6923058843
## 941 0.99967542 -0.73725043 0.705920649 -0.259177261 -0.4566095357
## 942 -1.66158934 1.26994138 -0.371929451 0.062560029 -0.5023311404
## 943 -0.59096558 0.93540941 1.593561907 -0.366423025 1.0979250235
## 944 -0.77450108 0.68451044 -0.980597743 -0.223428674 0.0006065111
## 945 -0.68273333 0.26634548 -0.777708312 0.062560029 2.1038003265
## 946 -0.95803658 -0.98814940 -0.980597743 -0.151931498 0.5949873720
## 947 0.78555067 0.26634548 -0.308526504 -1.117143368 0.2292145345
## 948 -1.08039359 -0.15181948 -0.980597743 0.134057204 -1.0967120013
## 949 0.11258717 1.60447335 -0.942555974 -0.259177261 0.3663793485
## 950 -0.19330533 0.76814343 0.515711808 1.492503539 0.9150386047
## 951 -0.77450108 -0.15181948 -0.270484736 -1.260137719 -0.2737231170
## 952 0.51024742 -0.82088342 1.973979589 -0.080434322 -0.2737231170
## 953 0.11258717 1.52084036 0.312822377 0.098308616 0.0006065111
## 954 2.98797668 -1.15541539 0.820045953 1.599749303 -1.0967120013
## 955 1.09144317 -1.07178239 0.883448900 2.100229531 -1.3710416294
## 956 -0.86626883 -0.56998444 1.530158960 0.420045906 0.5949873720
## 957 -0.10153758 0.93540941 0.401586503 0.134057204 1.0064818141
## 958 1.36674642 -0.40271846 -0.448012987 -0.688160315 -0.2737231170
## 959 -0.86626883 0.18271249 -0.904514206 -0.473668788 -0.3194447217
## 960 1.58087117 -0.65361743 -0.879153027 0.312800143 -0.9138255826
## 961 -0.95803658 -0.23545247 1.187783046 0.277051555 0.6407089766
## 962 -0.13212683 -0.48635145 0.109932947 -0.437920200 0.6407089766
## 963 -0.86626883 0.09907949 -0.980597743 -0.402171612 0.0920497204
## 964 0.20435492 -0.40271846 2.138827252 0.312800143 -0.7309391638
## 965 1.09144317 -0.23545247 -0.739666544 0.312800143 -0.5023311404
## 966 -0.77450108 -0.82088342 -1.005958921 -0.545165963 1.8294706984
## 967 0.05140867 1.26994138 1.022935384 -0.473668788 1.3265330469
## 968 -0.46860858 0.01544650 -0.473374166 0.026811441 -0.6852175592
## 969 -1.17216134 -0.31908547 -1.005958921 0.706034608 -0.0908366983
## 970 -0.28507308 -0.06818649 -0.777708312 0.277051555 -1.4167632341
## 971 -0.95803658 1.26994138 -0.980597743 -0.223428674 0.2292145345
## 972 1.18321092 -0.23545247 -1.107403637 0.062560029 -0.7309391638
## 973 0.99967542 -0.40271846 -0.803069491 3.637418805 -1.2338768153
## 974 -1.56982159 1.26994138 -1.044000690 -0.187680086 0.4578225579
## 975 0.38789042 2.27353728 1.111699510 -0.223428674 1.8751923031
## 976 -0.46860858 -0.48635145 -0.904514206 -0.008937147 -0.1365583030
## 977 1.09144317 -0.90451641 0.135294125 -0.545165963 -0.3651663264
## 978 -0.86626883 -0.06818649 -0.435332398 -0.366423025 0.8235953954
## 979 0.11258717 -2.40991027 -1.120084226 -0.366423025 -1.4624848388
## 980 0.11258717 -1.65721334 0.147974715 -0.080434322 0.9150386047
## Category.6 Category.7 Category.8 Category.9 Category.10
## 1 1.069622524 1.1580656 -0.32770492 0.687166716 -1.179988455
## 2 2.478234973 3.7141565 -1.49129484 0.796867124 -1.491146750
## 3 -0.561402416 -0.1199798 -0.25498055 -0.711513490 -0.931061819
## 4 -0.598471164 -0.1199798 0.90860937 0.001539164 0.189108041
## 5 0.328247552 -0.1199798 -0.40042929 -1.068039817 -0.806598502
## 6 -1.080364897 -1.3980252 0.39953878 0.248365083 2.678374398
## 7 -0.487264918 -1.3980252 -1.27312173 -0.958339409 1.309277902
## 8 -0.635539913 -1.3980252 -0.18225618 -0.080736142 0.251339700
## 9 0.550660044 -0.1199798 -0.32770492 -0.437262469 -0.806598502
## 10 -0.561402416 -1.3980252 -0.10953181 1.839021004 0.998119607
## 11 1.699791251 -0.1199798 0.39953878 0.248365083 -0.557671866
## 12 0.439453798 -1.3980252 0.69043626 0.248365083 1.931594491
## 13 -0.190714929 2.4361110 0.25409004 -0.519537776 -1.428915091
## 14 -0.227783678 1.1580656 0.54498752 2.003571616 -0.184281912
## 15 1.848066246 2.4361110 -0.10953181 1.235668758 -1.055525137
## 16 0.439453798 1.1580656 -0.69132677 -0.437262469 -1.491146750
## 17 -1.376914886 -0.1199798 -0.76405114 -1.150315124 0.562497995
## 18 -0.116577432 2.4361110 1.49040433 -1.150315124 -1.179988455
## 19 2.848922459 -0.1199798 0.18136567 0.604891410 0.002413064
## 20 0.254110054 1.1580656 0.69043626 -0.958339409 -0.993293478
## 21 0.624797541 -0.1199798 -0.98222425 -1.397141042 0.438034677
## 22 0.439453798 -1.3980252 -0.69132677 -1.150315124 1.309277902
## 23 -0.895021153 -2.6760706 -0.69132677 -0.629238184 2.678374398
## 24 -0.709677410 -1.3980252 -0.90949988 0.440340797 0.749192971
## 25 0.328247552 -0.1199798 -0.47315366 0.961417737 -1.055525137
## 26 -0.598471164 1.1580656 -2.14581417 0.083814470 -0.806598502
## 27 1.477378759 1.1580656 -1.92764106 -0.629238184 -1.304451773
## 28 0.105835060 -0.1199798 -0.32770492 -0.958339409 -1.242220114
## 29 -2.007083612 -1.3980252 -1.05494862 0.166089776 0.438034677
## 30 2.441166224 2.4361110 -0.61860240 -0.080736142 -1.055525137
## 31 0.773072535 2.4361110 -0.40042929 -0.190436551 -1.428915091
## 32 0.513591295 1.1580656 -1.34584610 -0.793788797 -1.179988455
## 33 0.698935038 1.1580656 -0.25498055 0.522616104 -0.246513571
## 34 1.217897519 -0.1199798 0.47226315 0.961417737 -0.184281912
## 35 -0.783814907 -0.1199798 0.76316063 1.235668758 0.686961312
## 36 -0.598471164 -0.1199798 1.27223122 0.166089776 0.438034677
## 37 -1.376914886 -0.1199798 -0.40042929 0.522616104 0.313571359
## 38 -1.154502394 -0.1199798 0.54498752 0.961417737 1.247046243
## 39 -0.301921175 2.4361110 0.18136567 0.083814470 -0.682135184
## 40 -0.709677410 -0.1199798 0.32681441 0.248365083 -1.179988455
## 41 0.254110054 -1.3980252 -1.63674358 -1.506841451 0.811424630
## 42 -1.599327377 -2.6760706 -0.69132677 0.001539164 1.807131173
## 43 0.105835060 -0.1199798 -0.10953181 -0.876064103 0.251339700
## 44 0.402385049 -0.1199798 0.18136567 1.317944064 -0.433208548
## 45 0.698935038 -0.1199798 1.92675055 1.125968349 0.002413064
## 46 -0.709677410 -1.3980252 0.47226315 0.687166716 1.807131173
## 47 -0.709677410 -0.1199798 2.29037240 1.674470391 1.309277902
## 48 0.031697563 -0.1199798 0.18136567 -0.272711857 0.438034677
## 49 -0.301921175 -0.1199798 0.47226315 -0.354987163 -0.246513571
## 50 0.402385049 1.1580656 -1.56401921 -0.711513490 -1.428915091
## 51 0.105835060 -1.3980252 0.69043626 -0.629238184 1.931594491
## 52 -0.820883656 -0.1199798 -0.90949988 0.522616104 0.189108041
## 53 0.624797541 -0.1199798 -1.78219232 0.879142431 0.686961312
## 54 -0.042439935 -0.1199798 -0.10953181 -0.190436551 -0.744366843
## 55 -0.264852426 -1.3980252 -0.40042929 0.248365083 1.931594491
## 56 -1.376914886 -1.3980252 0.76316063 -0.711513490 0.998119607
## 57 0.810141284 1.1580656 0.18136567 -0.354987163 -0.993293478
## 58 -0.264852426 -0.1199798 -0.10953181 -0.437262469 0.251339700
## 59 1.829531872 2.4361110 -0.32770492 -0.272711857 -1.304451773
## 60 1.292035016 -0.1199798 -0.18225618 0.083814470 -0.806598502
## 61 2.589441219 2.4361110 -1.56401921 -0.793788797 -1.428915091
## 62 -1.895877367 -0.1199798 1.41767996 -1.506841451 -0.059818595
## 63 -1.376914886 -0.1199798 -0.10953181 1.400219370 0.500266336
## 64 -0.895021153 -0.1199798 1.92675055 -0.629238184 0.749192971
## 65 -0.153646181 -0.1199798 0.47226315 -0.190436551 0.655845483
## 66 0.105835060 -0.1199798 -0.40042929 0.166089776 0.251339700
## 67 -1.451052383 -0.1199798 -0.32770492 -1.314865736 1.682667855
## 68 -0.598471164 -0.1199798 -0.47315366 -0.793788797 0.438034677
## 69 -1.006227399 -0.1199798 -0.25498055 -1.314865736 0.251339700
## 70 -0.895021153 -0.1199798 -0.69132677 -0.190436551 -0.806598502
## 71 -0.635539913 -0.1199798 -0.10953181 -0.793788797 -1.055525137
## 72 0.031697563 2.4361110 -0.10953181 -0.876064103 -1.428915091
## 73 0.068766311 -1.3980252 -0.18225618 1.125968349 -0.682135184
## 74 -0.116577432 -0.1199798 -0.03680744 -0.437262469 2.056057808
## 75 0.291178803 1.1580656 0.18136567 0.166089776 -1.179988455
## 76 0.217041306 1.1580656 -1.05494862 -0.519537776 -1.491146750
## 77 -1.006227399 -0.1199798 -0.18225618 0.796867124 1.744899514
## 78 0.698935038 1.1580656 -0.32770492 0.166089776 -1.055525137
## 79 -1.451052383 -1.3980252 -0.40042929 -0.876064103 0.811424630
## 80 1.069622524 -1.3980252 -0.98222425 -1.232590430 0.562497995
## 81 -0.264852426 -1.3980252 1.70857744 -0.080736142 1.931594491
## 82 -0.042439935 -0.1199798 -0.03680744 0.796867124 -0.806598502
## 83 -1.821739869 -1.3980252 -1.56401921 1.317944064 0.749192971
## 84 0.254110054 -0.1199798 0.32681441 -1.232590430 -0.433208548
## 85 0.217041306 -0.1199798 0.90860937 0.796867124 -0.682135184
## 86 -0.338989924 -1.3980252 0.25409004 -0.190436551 1.682667855
## 87 -0.561402416 -0.1199798 -1.05494862 -0.437262469 -0.744366843
## 88 -1.747602372 -1.3980252 -0.32770492 -1.068039817 0.998119607
## 89 -0.153646181 -0.1199798 -0.90949988 -0.958339409 -1.179988455
## 90 -0.376058672 -0.1199798 0.18136567 0.001539164 -0.495440207
## 91 -0.895021153 -0.1199798 -0.18225618 0.604891410 1.433741219
## 92 -1.747602372 -1.3980252 0.54498752 -0.080736142 -0.495440207
## 93 0.810141284 1.1580656 -0.69132677 0.166089776 -1.179988455
## 94 1.829531872 2.4361110 -0.32770492 -0.272711857 -1.304451773
## 95 1.403241262 1.1580656 -1.20039736 -0.190436551 -1.055525137
## 96 0.142903809 -0.1199798 1.05405811 -0.958339409 0.438034677
## 97 0.550660044 1.1580656 -0.32770492 0.604891410 0.064644723
## 98 0.105835060 -0.1199798 0.54498752 -0.437262469 -0.806598502
## 99 -0.116577432 1.1580656 0.18136567 1.564769983 -0.059818595
## 100 0.217041306 -1.3980252 0.18136567 4.033029170 0.935887948
## 101 0.476522546 -0.1199798 0.47226315 0.604891410 0.064644723
## 102 -1.339846137 -0.1199798 0.76316063 0.522616104 0.811424630
## 103 2.033409989 1.1580656 -0.10953181 -0.437262469 -1.179988455
## 104 -1.562258629 -0.1199798 -1.20039736 0.604891410 0.189108041
## 105 -1.228639891 -1.3980252 0.47226315 0.440340797 2.056057808
## 106 -0.561402416 2.4361110 -0.76405114 0.358065491 -1.055525137
## 107 1.440310011 -0.1199798 0.76316063 1.921296310 -0.184281912
## 108 -1.376914886 -2.6760706 -0.69132677 -1.150315124 1.931594491
## 109 -0.413127421 -1.3980252 -0.25498055 -1.671392063 1.184814584
## 110 0.921347530 -0.1199798 -0.03680744 1.839021004 -0.059818595
## 111 0.031697563 1.1580656 0.90860937 2.442373250 0.562497995
## 112 -0.746746159 -0.1199798 0.10864130 -1.150315124 0.189108041
## 113 -0.116577432 -0.1199798 -0.32770492 0.796867124 -0.806598502
## 114 -0.635539913 -0.1199798 1.49040433 -0.793788797 -0.993293478
## 115 0.031697563 2.4361110 -0.10953181 -0.876064103 -1.428915091
## 116 0.847210033 -0.1199798 1.27223122 0.440340797 -1.428915091
## 117 0.365316300 1.1580656 -0.03680744 0.522616104 -1.242220114
## 118 -0.190714929 -0.1199798 -0.40042929 0.604891410 0.438034677
## 119 -0.857952405 -0.1199798 -1.85491669 0.687166716 0.438034677
## 120 -0.005371186 -0.1199798 -0.98222425 -1.671392063 1.184814584
## 121 1.959272492 -0.1199798 -0.10953181 -0.354987163 -0.931061819
## 122 0.291178803 -0.1199798 -0.10953181 0.083814470 -0.495440207
## 123 0.698935038 1.1580656 -1.85491669 -0.711513490 -1.304451773
## 124 1.440310011 -0.1199798 0.18136567 -0.080736142 -1.304451773
## 125 0.291178803 -0.1199798 -0.83677551 -0.272711857 -0.184281912
## 126 -0.487264918 -0.1199798 -0.32770492 -0.711513490 0.064644723
## 127 -1.006227399 -0.1199798 -0.47315366 -1.068039817 0.562497995
## 128 0.328247552 -0.1199798 -0.18225618 -0.437262469 -0.744366843
## 129 -0.116577432 -1.3980252 0.39953878 -0.711513490 1.682667855
## 130 -0.338989924 -0.1199798 -0.98222425 0.001539164 -0.059818595
## 131 -0.672608662 -0.1199798 -0.90949988 -1.589116757 0.251339700
## 132 1.736860000 -0.1199798 0.10864130 0.358065491 -0.806598502
## 133 0.254110054 -0.1199798 -0.69132677 0.879142431 0.438034677
## 134 0.587728792 -0.1199798 1.34495559 -0.711513490 -0.931061819
## 135 0.031697563 -1.3980252 -1.05494862 2.552073658 1.682667855
## 136 1.810997497 -0.1199798 1.12678248 1.564769983 -0.806598502
## 137 0.179972557 1.1580656 1.34495559 -0.272711857 -0.806598502
## 138 0.105835060 -0.1199798 0.10864130 -0.793788797 0.251339700
## 139 0.254110054 -0.1199798 -0.25498055 -0.354987163 0.811424630
## 140 -1.451052383 -0.1199798 1.27223122 0.796867124 1.247046243
## 141 0.217041306 -1.3980252 0.69043626 0.440340797 1.682667855
## 142 -0.672608662 -0.1199798 -0.10953181 0.358065491 0.500266336
## 143 0.031697563 -1.3980252 -0.98222425 -0.958339409 0.935887948
## 144 0.105835060 -0.1199798 -0.90949988 2.195547331 -0.557671866
## 145 0.068766311 -1.3980252 1.63585307 1.756745697 0.686961312
## 146 0.439453798 -1.3980252 0.69043626 0.248365083 1.931594491
## 147 1.106691273 -0.1199798 -0.69132677 -0.519537776 -1.055525137
## 148 1.069622524 1.1580656 2.07219929 -0.190436551 -0.557671866
## 149 0.513591295 -0.1199798 0.18136567 0.961417737 0.438034677
## 150 1.143760022 -0.1199798 -0.25498055 0.083814470 -0.806598502
## 151 0.328247552 -0.1199798 0.69043626 -0.272711857 0.935887948
## 152 0.291178803 -0.1199798 -0.69132677 -0.190436551 0.562497995
## 153 -1.154502394 -0.1199798 0.10864130 -0.354987163 -0.433208548
## 154 0.328247552 -0.1199798 -1.27312173 -0.629238184 -0.059818595
## 155 0.179972557 -0.1199798 -0.76405114 0.248365083 -0.557671866
## 156 -0.338989924 -0.1199798 -0.25498055 1.400219370 1.931594491
## 157 0.328247552 -0.1199798 1.63585307 0.001539164 0.189108041
## 158 -1.488121132 -1.3980252 -0.47315366 1.125968349 1.993826150
## 159 0.624797541 1.1580656 -0.03680744 -0.437262469 -1.428915091
## 160 -1.265708640 -0.1199798 -1.49129484 -0.793788797 1.744899514
## 161 -0.635539913 -0.1199798 -0.47315366 -0.354987163 0.313571359
## 162 -1.599327377 -1.3980252 -1.85491669 1.756745697 1.744899514
## 163 -0.116577432 -0.1199798 -0.32770492 0.796867124 -0.806598502
## 164 -0.487264918 -0.1199798 -0.10953181 0.522616104 0.562497995
## 165 -0.635539913 -0.1199798 -0.40042929 -1.753667370 0.251339700
## 166 -0.301921175 -0.1199798 0.54498752 -0.354987163 -0.184281912
## 167 -0.635539913 1.1580656 0.18136567 -0.272711857 -1.304451773
## 168 0.031697563 -0.1199798 0.47226315 1.674470391 -0.806598502
## 169 -0.338989924 2.4361110 0.10864130 -0.190436551 -1.428915091
## 170 -0.709677410 -0.1199798 0.98133374 0.440340797 0.189108041
## 171 1.032553776 -0.1199798 0.98133374 1.674470391 0.002413064
## 172 -1.451052383 -0.1199798 1.05405811 -0.958339409 -0.993293478
## 173 -1.599327377 -0.1199798 -0.76405114 -0.958339409 -0.059818595
## 174 -1.117433645 -1.3980252 0.76316063 0.083814470 1.495972878
## 175 0.328247552 -0.1199798 0.18136567 0.001539164 1.433741219
## 176 0.476522546 -0.1199798 0.18136567 -1.150315124 -0.557671866
## 177 0.291178803 -0.1199798 1.27223122 -0.519537776 1.433741219
## 178 -0.709677410 -0.1199798 0.98133374 0.440340797 0.438034677
## 179 0.513591295 -0.1199798 0.39953878 0.358065491 0.562497995
## 180 -0.783814907 -0.1199798 0.18136567 0.522616104 0.251339700
## 181 -1.673464875 -0.1199798 3.30851358 1.674470391 0.313571359
## 182 1.440310011 -0.1199798 -0.61860240 0.083814470 -0.308745230
## 183 0.254110054 -0.1199798 -0.18225618 0.083814470 -0.993293478
## 184 -1.265708640 -0.1199798 -1.05494862 -0.958339409 1.558204537
## 185 1.773928749 2.4361110 -0.83677551 1.674470391 -0.806598502
## 186 1.773928749 -0.1199798 0.10864130 1.125968349 -0.495440207
## 187 0.550660044 -0.1199798 -0.40042929 -0.354987163 -0.246513571
## 188 -0.524333667 -0.1199798 1.70857744 -0.437262469 0.811424630
## 189 1.032553776 1.1580656 0.39953878 0.166089776 -1.055525137
## 190 -1.376914886 -1.3980252 0.76316063 -0.793788797 0.749192971
## 191 -0.079508683 1.1580656 -1.85491669 -0.519537776 -1.491146750
## 192 -0.264852426 1.1580656 -0.61860240 0.522616104 -0.433208548
## 193 -0.264852426 -2.6760706 0.10864130 0.358065491 2.242752785
## 194 0.217041306 -2.6760706 -0.69132677 1.317944064 1.993826150
## 195 0.031697563 -0.1199798 -0.10953181 0.522616104 0.189108041
## 196 -0.820883656 -1.3980252 0.76316063 -0.437262469 0.500266336
## 197 -0.635539913 -0.1199798 -1.34584610 -0.711513490 0.749192971
## 198 1.180828770 1.1580656 -0.69132677 0.001539164 -0.931061819
## 199 -1.006227399 -0.1199798 1.27223122 0.001539164 1.433741219
## 200 -0.153646181 -0.1199798 -0.47315366 0.358065491 -1.242220114
## 201 2.181684984 1.1580656 0.39953878 0.604891410 -0.059818595
## 202 0.476522546 -0.1199798 0.10864130 0.440340797 0.500266336
## 203 -0.487264918 2.4361110 -0.69132677 -0.272711857 -1.428915091
## 204 -0.709677410 -0.1199798 0.54498752 0.687166716 0.064644723
## 205 -0.190714929 -0.1199798 0.69043626 -1.506841451 -0.308745230
## 206 -1.895877367 -0.1199798 -0.76405114 -0.519537776 -0.059818595
## 207 0.698935038 -0.1199798 -0.90949988 0.440340797 -0.557671866
## 208 -0.746746159 -0.1199798 0.76316063 0.879142431 0.438034677
## 209 -1.413983634 -0.1199798 -2.14581417 -1.150315124 -0.682135184
## 210 -0.857952405 -1.3980252 0.32681441 -1.506841451 1.433741219
## 211 -0.672608662 -0.1199798 -0.32770492 -0.711513490 1.558204537
## 212 0.958416279 1.1580656 -0.40042929 -0.190436551 0.064644723
## 213 0.513591295 -0.1199798 -1.27312173 0.083814470 0.562497995
## 214 -1.006227399 -0.1199798 -0.32770492 -0.629238184 -0.682135184
## 215 -1.673464875 -1.3980252 0.76316063 -0.958339409 2.056057808
## 216 1.551516257 1.1580656 -0.47315366 0.358065491 -0.806598502
## 217 -0.820883656 -1.3980252 -0.47315366 -0.958339409 0.749192971
## 218 -0.561402416 -0.1199798 -0.90949988 -0.519537776 -1.553378409
## 219 2.107547486 -0.1199798 -0.32770492 -0.711513490 -1.304451773
## 220 0.291178803 -0.1199798 0.25409004 -0.519537776 0.189108041
## 221 1.292035016 -0.1199798 0.25409004 0.083814470 0.251339700
## 222 -1.154502394 -0.1199798 -0.76405114 -1.232590430 1.309277902
## 223 -0.561402416 1.1580656 -0.25498055 0.166089776 -1.242220114
## 224 -0.524333667 -1.3980252 0.18136567 0.083814470 0.749192971
## 225 2.255822481 1.1580656 -0.32770492 0.001539164 -1.179988455
## 226 -0.709677410 -1.3980252 -0.76405114 -0.272711857 1.682667855
## 227 -0.783814907 -0.1199798 -0.61860240 -1.068039817 -1.055525137
## 228 -0.264852426 -0.1199798 -0.10953181 -0.876064103 0.064644723
## 229 -0.264852426 -0.1199798 0.54498752 -0.793788797 1.558204537
## 230 0.217041306 1.1580656 0.76316063 -1.150315124 -1.304451773
## 231 -0.783814907 -0.1199798 2.21764803 1.482494677 0.002413064
## 232 0.624797541 2.4361110 1.49040433 -1.232590430 -1.179988455
## 233 -1.265708640 -0.1199798 -0.98222425 -1.506841451 0.686961312
## 234 -0.413127421 -0.1199798 -0.98222425 -0.793788797 -0.184281912
## 235 0.513591295 -0.1199798 0.98133374 -0.629238184 -2.051231680
## 236 0.031697563 -0.1199798 -0.10953181 0.522616104 0.189108041
## 237 0.550660044 -0.1199798 -0.18225618 -1.150315124 1.060351266
## 238 0.550660044 -0.1199798 1.12678248 -0.354987163 0.500266336
## 239 0.736003787 -0.1199798 -0.40042929 -1.232590430 -0.308745230
## 240 -3.156214820 -0.1199798 0.83588500 -1.150315124 2.491679421
## 241 -0.487264918 2.4361110 -0.69132677 -0.272711857 -1.428915091
## 242 0.995485027 1.1580656 -0.18225618 0.083814470 -1.491146750
## 243 -1.525189880 1.1580656 -0.83677551 3.073150597 -0.682135184
## 244 -1.302777388 -0.1199798 -0.61860240 2.552073658 0.998119607
## 245 -1.784671121 -1.3980252 0.39953878 2.277822637 0.686961312
## 246 -0.450196170 -0.1199798 0.32681441 0.166089776 0.251339700
## 247 -1.821739869 -0.1199798 0.69043626 0.248365083 0.002413064
## 248 2.033409989 2.4361110 -1.49129484 0.166089776 -1.055525137
## 249 -0.932089902 -1.3980252 0.76316063 -1.150315124 1.060351266
## 250 0.031697563 -0.1199798 -0.10953181 0.522616104 0.189108041
## 251 -0.042439935 -0.1199798 -0.18225618 -0.958339409 -0.433208548
## 252 -0.487264918 -0.1199798 0.76316063 0.083814470 0.438034677
## 253 0.439453798 1.1580656 -2.00036543 -1.150315124 -1.242220114
## 254 0.810141284 1.1580656 -1.27312173 0.248365083 -1.242220114
## 255 -0.413127421 -0.1199798 -1.78219232 0.879142431 -0.059818595
## 256 0.142903809 -1.3980252 -1.20039736 2.360097943 1.495972878
## 257 -0.561402416 -1.3980252 1.05405811 -0.437262469 1.744899514
## 258 0.254110054 -0.1199798 -0.69132677 0.001539164 -1.242220114
## 259 -1.339846137 -0.1199798 1.63585307 -0.437262469 -0.246513571
## 260 -0.116577432 -0.1199798 -2.14581417 -0.711513490 -1.179988455
## 261 0.550660044 1.1580656 0.10864130 0.604891410 -0.557671866
## 262 2.367028727 1.1580656 1.92675055 1.317944064 -0.246513571
## 263 0.031697563 -0.1199798 1.34495559 0.440340797 -0.059818595
## 264 0.402385049 1.1580656 2.14492366 2.442373250 -0.059818595
## 265 -0.338989924 -1.3980252 0.76316063 -0.793788797 2.180521126
## 266 0.736003787 1.1580656 -0.47315366 0.248365083 -1.055525137
## 267 0.958416279 2.4361110 -0.10953181 0.796867124 -1.304451773
## 268 0.179972557 1.1580656 -0.10953181 1.043693043 -0.246513571
## 269 -0.264852426 -0.1199798 -1.41857047 1.674470391 -0.059818595
## 270 1.217897519 -0.1199798 0.18136567 -0.272711857 -1.055525137
## 271 0.661866289 -1.3980252 0.69043626 -0.876064103 1.433741219
## 272 -0.709677410 -0.1199798 1.49040433 -0.437262469 -0.059818595
## 273 0.105835060 1.1580656 -1.27312173 -1.671392063 -1.055525137
## 274 1.143760022 2.4361110 0.98133374 -0.629238184 -0.744366843
## 275 0.105835060 -0.1199798 -0.40042929 -0.519537776 -0.246513571
## 276 -0.598471164 -2.6760706 -0.69132677 -0.519537776 2.242752785
## 277 0.031697563 -0.1199798 -0.10953181 -0.190436551 -1.179988455
## 278 0.995485027 -0.1199798 1.49040433 1.674470391 0.064644723
## 279 -1.895877367 -0.1199798 -1.49129484 -1.835942676 -0.059818595
## 280 0.179972557 -0.1199798 -0.03680744 -0.272711857 -0.433208548
## 281 -0.079508683 -0.1199798 -0.69132677 -1.397141042 0.935887948
## 282 0.365316300 -0.1199798 2.79944299 -0.272711857 0.064644723
## 283 -0.487264918 1.1580656 -0.25498055 0.083814470 -0.433208548
## 284 1.180828770 -0.1199798 -0.03680744 -0.793788797 -0.495440207
## 285 0.439453798 -1.3980252 -0.40042929 0.248365083 0.500266336
## 286 -1.895877367 -0.1199798 0.18136567 0.440340797 0.251339700
## 287 1.106691273 -0.1199798 -1.20039736 -0.958339409 -1.179988455
## 288 -0.450196170 -0.1199798 -1.20039736 4.307280191 0.002413064
## 289 0.031697563 -1.3980252 -0.10953181 -1.945643084 2.553911080
## 290 0.402385049 -1.3980252 -0.10953181 -1.068039817 1.558204537
## 291 1.477378759 1.1580656 0.25409004 -0.272711857 -0.806598502
## 292 -0.932089902 -1.3980252 -0.83677551 -0.437262469 1.060351266
## 293 -0.857952405 -0.1199798 0.39953878 -0.793788797 0.500266336
## 294 -0.932089902 -0.1199798 3.09034047 0.687166716 -0.433208548
## 295 -2.007083612 -1.3980252 -1.05494862 0.166089776 0.438034677
## 296 -0.820883656 -0.1199798 -0.76405114 -0.272711857 -0.744366843
## 297 -0.450196170 -0.1199798 -1.34584610 -0.437262469 0.002413064
## 298 -0.820883656 -0.1199798 -0.40042929 -1.232590430 -0.806598502
## 299 -0.116577432 1.1580656 0.10864130 0.166089776 -1.179988455
## 300 0.624797541 1.1580656 -0.03680744 0.879142431 -0.682135184
## 301 -1.191571142 -1.3980252 -0.10953181 0.166089776 0.998119607
## 302 -1.080364897 1.1580656 -0.10953181 -0.876064103 -0.931061819
## 303 -1.080364897 1.1580656 -0.10953181 0.083814470 -0.744366843
## 304 -0.932089902 -0.1199798 0.18136567 0.440340797 0.251339700
## 305 1.662722503 -0.1199798 -0.47315366 0.796867124 -0.495440207
## 306 -0.672608662 -0.1199798 -1.49129484 -0.437262469 -0.433208548
## 307 1.180828770 -0.1199798 0.18136567 0.440340797 0.438034677
## 308 0.995485027 2.4361110 1.34495559 3.155425904 -0.993293478
## 309 -0.857952405 -0.1199798 2.79944299 -0.793788797 -0.682135184
## 310 0.736003787 1.1580656 -1.85491669 -0.437262469 -1.491146750
## 311 -0.709677410 -0.1199798 -0.47315366 2.277822637 -0.184281912
## 312 -0.635539913 -0.1199798 0.39953878 0.522616104 0.749192971
## 313 -1.006227399 -0.1199798 -0.03680744 -0.958339409 -0.557671866
## 314 1.217897519 -0.1199798 0.10864130 0.083814470 -0.931061819
## 315 0.698935038 -0.1199798 -0.40042929 1.125968349 0.562497995
## 316 0.179972557 -0.1199798 -0.25498055 1.235668758 -0.495440207
## 317 0.736003787 1.1580656 -0.61860240 0.604891410 -0.557671866
## 318 -0.413127421 -1.3980252 0.32681441 -0.272711857 0.064644723
## 319 -0.709677410 1.1580656 -0.25498055 -0.629238184 -1.055525137
## 320 -0.709677410 -2.6760706 0.98133374 -0.958339409 1.931594491
## 321 -0.042439935 -0.1199798 1.85402618 0.083814470 0.251339700
## 322 -0.413127421 -0.1199798 1.05405811 1.921296310 1.744899514
## 323 1.143760022 1.1580656 -1.05494862 0.001539164 -0.246513571
## 324 -1.821739869 -0.1199798 1.05405811 -0.876064103 -0.308745230
## 325 -0.820883656 -0.1199798 0.83588500 -0.354987163 -0.993293478
## 326 1.292035016 1.1580656 -0.69132677 -0.793788797 -0.993293478
## 327 0.439453798 2.4361110 0.98133374 2.552073658 -1.179988455
## 328 2.589441219 -0.1199798 -0.40042929 -0.190436551 -1.242220114
## 329 0.773072535 -0.1199798 -0.47315366 -1.068039817 -1.491146750
## 330 0.476522546 1.1580656 1.56312870 -0.958339409 -0.744366843
## 331 -0.413127421 -1.3980252 0.32681441 4.389555498 1.309277902
## 332 0.031697563 -0.1199798 -1.05494862 -1.589116757 -0.184281912
## 333 0.105835060 -0.1199798 -0.40042929 0.166089776 0.251339700
## 334 1.292035016 -0.1199798 -0.90949988 0.083814470 -0.806598502
## 335 -1.636396126 -0.1199798 -1.56401921 0.001539164 -1.179988455
## 336 -0.116577432 -0.1199798 -0.18225618 -0.793788797 -0.246513571
## 337 -0.264852426 -0.1199798 -0.98222425 -1.314865736 0.002413064
## 338 -1.599327377 -1.3980252 -0.10953181 -1.506841451 1.993826150
## 339 1.977806866 -0.1199798 0.76316063 0.796867124 -0.682135184
## 340 -0.857952405 -0.1199798 0.32681441 -0.354987163 0.189108041
## 341 1.922203743 -0.1199798 0.32681441 0.083814470 -1.055525137
## 342 0.773072535 2.4361110 0.98133374 2.881174883 -1.304451773
## 343 0.031697563 -0.1199798 0.98133374 -0.272711857 0.998119607
## 344 0.587728792 2.4361110 -0.10953181 0.440340797 -1.179988455
## 345 0.513591295 -0.1199798 -1.27312173 -1.835942676 0.811424630
## 346 -1.599327377 -1.3980252 0.25409004 0.248365083 0.686961312
## 347 0.179972557 -0.1199798 0.69043626 2.277822637 -0.433208548
## 348 -0.672608662 -0.1199798 0.83588500 0.796867124 -0.308745230
## 349 0.179972557 2.4361110 0.76316063 -1.150315124 -1.491146750
## 350 1.662722503 1.1580656 -0.40042929 -0.958339409 -1.242220114
## 351 0.476522546 -0.1199798 -0.90949988 -0.080736142 0.562497995
## 352 -0.487264918 -0.1199798 0.83588500 0.166089776 -0.059818595
## 353 1.922203743 1.1580656 0.90860937 0.961417737 -0.744366843
## 354 -1.302777388 -0.1199798 1.70857744 -0.437262469 1.433741219
## 355 -0.820883656 -1.3980252 -0.83677551 -1.397141042 1.744899514
## 356 -1.710533623 -1.3980252 -0.61860240 -0.958339409 0.811424630
## 357 -0.079508683 -0.1199798 0.39953878 0.001539164 -0.744366843
## 358 -2.414839847 -0.1199798 -0.03680744 -0.793788797 0.998119607
## 359 1.254966268 -0.1199798 3.01761610 2.003571616 -0.308745230
## 360 -1.673464875 -0.1199798 -1.56401921 -1.150315124 1.060351266
## 361 -1.080364897 -0.1199798 -0.10953181 0.248365083 -0.308745230
## 362 0.773072535 -0.1199798 -0.25498055 0.083814470 -0.806598502
## 363 1.403241262 1.1580656 -1.20039736 -0.190436551 -1.055525137
## 364 -1.043296148 -1.3980252 1.27223122 -0.437262469 1.495972878
## 365 0.624797541 -0.1199798 2.43582114 -0.437262469 0.251339700
## 366 0.328247552 1.1580656 -0.76405114 -0.793788797 -0.931061819
## 367 0.105835060 -0.1199798 -0.32770492 1.125968349 -1.055525137
## 368 0.068766311 -0.1199798 1.49040433 0.440340797 -0.246513571
## 369 -0.450196170 -0.1199798 0.76316063 -1.314865736 -0.308745230
## 370 1.514447508 -0.1199798 -0.98222425 -0.958339409 -0.993293478
## 371 -0.487264918 -0.1199798 -0.10953181 0.358065491 1.433741219
## 372 -0.598471164 1.1580656 -0.76405114 0.879142431 0.438034677
## 373 0.513591295 -0.1199798 -0.32770492 -0.190436551 -0.433208548
## 374 1.366172514 1.1580656 0.18136567 -0.437262469 -0.931061819
## 375 -0.338989924 -0.1199798 0.76316063 1.317944064 0.251339700
## 376 0.958416279 2.4361110 0.47226315 0.796867124 -1.242220114
## 377 1.773928749 1.1580656 -0.90949988 0.083814470 -0.806598502
## 378 0.142903809 -1.3980252 0.76316063 -0.711513490 1.433741219
## 379 -1.154502394 -0.1199798 0.76316063 -0.519537776 -0.495440207
## 380 0.402385049 -0.1199798 -1.27312173 0.961417737 -0.059818595
## 381 -1.451052383 -1.3980252 1.34495559 -0.190436551 1.247046243
## 382 -1.006227399 -1.3980252 1.12678248 0.522616104 1.309277902
## 383 -0.338989924 -0.1199798 0.83588500 -0.190436551 -0.308745230
## 384 -1.117433645 -0.1199798 0.25409004 0.001539164 0.002413064
## 385 -2.711389837 -1.3980252 0.10864130 -1.150315124 1.247046243
## 386 1.329103765 1.1580656 -1.27312173 -0.437262469 -1.179988455
## 387 1.143760022 -0.1199798 -0.10953181 -0.354987163 -1.055525137
## 388 0.254110054 -0.1199798 -0.40042929 -0.354987163 -0.931061819
## 389 -0.153646181 -0.1199798 -0.98222425 0.358065491 0.562497995
## 390 -0.672608662 -0.1199798 -0.69132677 -1.506841451 0.562497995
## 391 1.143760022 1.1580656 0.98133374 0.001539164 -0.433208548
## 392 -0.932089902 -1.3980252 -1.27312173 -0.190436551 1.309277902
## 393 1.217897519 1.1580656 2.14492366 0.796867124 -0.682135184
## 394 -0.895021153 -0.1199798 0.54498752 -0.629238184 0.313571359
## 395 0.624797541 -0.1199798 2.21764803 0.166089776 1.682667855
## 396 0.031697563 1.1580656 0.25409004 -0.190436551 -1.055525137
## 397 -0.338989924 -0.1199798 -1.27312173 -1.506841451 1.558204537
## 398 0.254110054 -0.1199798 0.18136567 -1.397141042 -0.433208548
## 399 -1.228639891 -1.3980252 0.39953878 0.166089776 0.562497995
## 400 0.254110054 -0.1199798 0.18136567 1.125968349 -0.495440207
## 401 -0.190714929 -0.1199798 1.56312870 0.083814470 0.189108041
## 402 0.624797541 1.1580656 0.76316063 -0.354987163 -0.806598502
## 403 -0.338989924 -0.1199798 0.98133374 0.796867124 0.438034677
## 404 -1.413983634 -1.3980252 -0.98222425 0.440340797 0.749192971
## 405 0.142903809 1.1580656 -0.69132677 0.687166716 -0.246513571
## 406 0.624797541 -0.1199798 -0.61860240 -0.080736142 -0.744366843
## 407 -0.190714929 -0.1199798 -0.47315366 -0.437262469 0.002413064
## 408 1.662722503 1.1580656 -0.40042929 -0.958339409 -1.242220114
## 409 0.476522546 1.1580656 -1.27312173 2.113272024 -0.993293478
## 410 1.143760022 2.4361110 0.54498752 2.634348964 -1.428915091
## 411 -0.190714929 -0.1199798 -0.69132677 0.001539164 0.251339700
## 412 1.217897519 -0.1199798 -0.03680744 -0.354987163 -0.806598502
## 413 -0.116577432 1.1580656 -1.27312173 -0.958339409 -1.428915091
## 414 0.513591295 -0.1199798 -0.98222425 -0.080736142 -0.931061819
## 415 1.736860000 -0.1199798 0.25409004 1.317944064 -0.557671866
## 416 1.440310011 2.4361110 -0.40042929 -0.272711857 -1.242220114
## 417 -0.264852426 -0.1199798 2.29037240 0.001539164 0.562497995
## 418 -2.192427356 -2.6760706 0.69043626 -1.397141042 2.180521126
## 419 -0.561402416 -1.3980252 0.39953878 -0.876064103 1.247046243
## 420 2.589441219 1.1580656 0.25409004 0.440340797 -1.179988455
## 421 0.402385049 2.4361110 -1.41857047 -0.190436551 -1.242220114
## 422 -0.450196170 -0.1199798 -1.63674358 1.482494677 -0.184281912
## 423 0.291178803 -0.1199798 -0.69132677 -1.671392063 -1.055525137
## 424 -0.783814907 -0.1199798 1.70857744 0.083814470 0.749192971
## 425 0.921347530 -0.1199798 0.18136567 -1.945643084 0.749192971
## 426 0.402385049 -0.1199798 0.10864130 -0.080736142 -0.682135184
## 427 0.365316300 1.1580656 -0.40042929 -0.437262469 -1.304451773
## 428 -1.154502394 -1.3980252 0.47226315 0.879142431 1.184814584
## 429 -1.006227399 -1.3980252 -0.76405114 -0.876064103 0.998119607
## 430 0.105835060 -1.3980252 0.69043626 -0.629238184 1.931594491
## 431 1.106691273 -0.1199798 0.83588500 -0.629238184 0.998119607
## 432 1.885134995 -0.1199798 0.90860937 0.604891410 -0.184281912
## 433 -0.153646181 -0.1199798 -2.14581417 -0.272711857 -1.179988455
## 434 1.366172514 1.1580656 -0.90949988 -0.272711857 -1.491146750
## 435 1.032553776 1.1580656 -0.76405114 -0.958339409 -1.242220114
## 436 -0.338989924 -0.1199798 0.39953878 -0.080736142 0.438034677
## 437 -0.672608662 -1.3980252 0.32681441 -0.354987163 1.993826150
## 438 1.217897519 -0.1199798 -0.40042929 1.125968349 -0.931061819
## 439 0.513591295 -0.1199798 2.14492366 -0.190436551 -0.433208548
## 440 -0.042439935 -0.1199798 -0.47315366 -0.629238184 -0.806598502
## 441 -0.635539913 -0.1199798 -0.98222425 0.796867124 0.562497995
## 442 -1.080364897 -1.3980252 -1.49129484 -1.150315124 1.682667855
## 443 0.698935038 -1.3980252 -0.61860240 -0.080736142 0.064644723
## 444 0.810141284 -1.3980252 0.39953878 0.358065491 2.304984444
## 445 0.031697563 -0.1199798 -0.10953181 -0.876064103 -0.246513571
## 446 -1.451052383 -1.3980252 -0.98222425 -1.068039817 0.811424630
## 447 0.736003787 -0.1199798 -0.40042929 -1.150315124 -1.055525137
## 448 -0.413127421 -0.1199798 0.54498752 -0.958339409 0.686961312
## 449 1.069622524 -0.1199798 -0.10953181 -0.272711857 -0.495440207
## 450 0.402385049 -0.1199798 0.54498752 -0.958339409 -0.931061819
## 451 -1.525189880 -0.1199798 0.18136567 2.360097943 0.686961312
## 452 -1.006227399 -0.1199798 -0.69132677 -0.190436551 -0.806598502
## 453 0.105835060 -0.1199798 -0.03680744 1.400219370 -0.433208548
## 454 1.848066246 -0.1199798 -0.69132677 0.083814470 -0.744366843
## 455 -0.895021153 -0.1199798 -0.61860240 0.522616104 0.562497995
## 456 0.921347530 -0.1199798 -0.98222425 -1.506841451 0.749192971
## 457 -0.338989924 -0.1199798 -1.20039736 -0.272711857 -1.242220114
## 458 -1.302777388 -0.1199798 -0.25498055 -0.958339409 -0.931061819
## 459 0.995485027 1.1580656 -0.61860240 0.248365083 -1.242220114
## 460 -0.820883656 -0.1199798 -0.61860240 -0.876064103 0.002413064
## 461 0.550660044 -0.1199798 2.65399425 -0.711513490 0.064644723
## 462 0.254110054 -1.3980252 -1.63674358 -1.506841451 0.811424630
## 463 0.698935038 -0.1199798 -0.40042929 -0.437262469 0.002413064
## 464 0.921347530 -0.1199798 1.70857744 0.522616104 0.749192971
## 465 -0.301921175 -0.1199798 0.32681441 -0.272711857 -1.179988455
## 466 0.773072535 1.1580656 1.49040433 -0.629238184 -0.557671866
## 467 -0.932089902 -0.1199798 -1.20039736 -0.958339409 1.558204537
## 468 -0.857952405 -0.1199798 3.96303291 0.687166716 -0.184281912
## 469 -0.561402416 -1.3980252 -0.40042929 -0.437262469 1.993826150
## 470 0.698935038 -1.3980252 -0.47315366 -0.711513490 1.309277902
## 471 0.698935038 2.4361110 -3.01850661 -0.519537776 -0.682135184
## 472 -0.487264918 -1.3980252 0.83588500 0.358065491 1.060351266
## 473 -1.043296148 -1.3980252 -0.83677551 1.043693043 1.309277902
## 474 -0.190714929 -0.1199798 0.76316063 -0.793788797 -0.184281912
## 475 -1.006227399 -0.1199798 -1.49129484 -0.958339409 0.998119607
## 476 0.884278781 1.1580656 0.76316063 0.522616104 -0.993293478
## 477 -1.117433645 -0.1199798 -0.10953181 -1.314865736 1.184814584
## 478 -1.488121132 -0.1199798 -1.56401921 -1.068039817 0.811424630
## 479 1.440310011 1.1580656 -1.05494862 0.083814470 -0.557671866
## 480 1.736860000 -0.1199798 -1.85491669 -0.958339409 0.438034677
## 481 -0.635539913 -0.1199798 -1.27312173 0.796867124 -0.495440207
## 482 -0.301921175 1.1580656 0.18136567 -0.876064103 -0.744366843
## 483 -1.747602372 -0.1199798 -0.69132677 -0.711513490 0.749192971
## 484 0.736003787 1.1580656 2.50854551 1.674470391 -0.308745230
## 485 1.477378759 1.1580656 0.47226315 0.522616104 -0.806598502
## 486 -0.487264918 -0.1199798 -1.27312173 -1.314865736 0.002413064
## 487 1.106691273 -0.1199798 0.76316063 -0.519537776 -0.308745230
## 488 0.921347530 -1.3980252 1.63585307 1.125968349 0.500266336
## 489 -0.190714929 -1.3980252 0.54498752 -0.876064103 1.807131173
## 490 -0.116577432 -0.1199798 -0.47315366 1.125968349 -0.557671866
## 491 -1.265708640 -0.1199798 -1.05494862 -0.958339409 1.558204537
## 492 -0.895021153 -1.3980252 1.41767996 0.522616104 1.807131173
## 493 -1.228639891 -1.3980252 -0.32770492 -1.150315124 0.500266336
## 494 0.624797541 1.1580656 -0.32770492 0.083814470 -1.428915091
## 495 -0.487264918 -0.1199798 -0.40042929 1.756745697 -0.184281912
## 496 0.476522546 -2.6760706 0.83588500 -1.506841451 2.180521126
## 497 -0.783814907 -1.3980252 0.32681441 -1.506841451 0.749192971
## 498 1.366172514 1.1580656 -0.61860240 0.083814470 -1.055525137
## 499 -0.190714929 -0.1199798 0.90860937 -0.272711857 0.438034677
## 500 0.476522546 -0.1199798 1.05405811 -0.437262469 0.189108041
## 501 -0.264852426 1.1580656 -0.98222425 0.358065491 -1.304451773
## 502 1.143760022 -0.1199798 0.18136567 -1.150315124 0.189108041
## 503 -0.116577432 -0.1199798 -0.03680744 -0.437262469 2.056057808
## 504 -0.487264918 -0.1199798 1.27223122 1.674470391 0.562497995
## 505 0.698935038 -0.1199798 1.12678248 -0.190436551 -0.059818595
## 506 -0.116577432 -1.3980252 0.39953878 -0.080736142 0.998119607
## 507 -0.116577432 -0.1199798 1.56312870 1.317944064 -0.557671866
## 508 0.958416279 -0.1199798 -0.69132677 -1.150315124 -0.931061819
## 509 0.921347530 -0.1199798 -0.18225618 -1.314865736 -0.308745230
## 510 -0.895021153 -1.3980252 1.70857744 -0.629238184 1.184814584
## 511 1.254966268 1.1580656 -1.27312173 0.961417737 -0.806598502
## 512 -1.117433645 -2.6760706 0.76316063 -0.793788797 2.553911080
## 513 -0.746746159 -0.1199798 0.47226315 0.083814470 0.251339700
## 514 2.367028727 2.4361110 -1.05494862 1.482494677 -1.242220114
## 515 -0.227783678 -1.3980252 -1.92764106 -1.671392063 0.811424630
## 516 0.550660044 2.4361110 0.98133374 -0.080736142 -0.806598502
## 517 -1.265708640 -0.1199798 0.47226315 1.564769983 0.251339700
## 518 0.105835060 -0.1199798 0.47226315 -1.232590430 0.251339700
## 519 0.550660044 -0.1199798 -1.56401921 -0.629238184 0.002413064
## 520 0.773072535 -0.1199798 2.87216736 0.440340797 -0.433208548
## 521 -1.525189880 -0.1199798 0.39953878 0.166089776 -0.308745230
## 522 0.847210033 1.1580656 -0.47315366 0.961417737 -0.557671866
## 523 -0.079508683 1.1580656 -1.85491669 -0.519537776 -1.491146750
## 524 -0.561402416 -1.3980252 0.18136567 0.166089776 0.749192971
## 525 1.292035016 2.4361110 0.83588500 0.879142431 -1.304451773
## 526 2.218753732 1.1580656 -0.98222425 -0.711513490 -0.059818595
## 527 0.921347530 -0.1199798 -0.40042929 0.522616104 -0.433208548
## 528 0.179972557 -0.1199798 1.63585307 -0.437262469 -0.433208548
## 529 0.179972557 -0.1199798 -0.83677551 0.248365083 0.438034677
## 530 -0.820883656 -0.1199798 0.83588500 -0.190436551 -1.179988455
## 531 -0.264852426 -0.1199798 -0.40042929 -0.354987163 -1.428915091
## 532 -0.746746159 -0.1199798 0.47226315 0.440340797 -1.055525137
## 533 0.328247552 -0.1199798 -1.27312173 0.796867124 -0.433208548
## 534 -0.264852426 -0.1199798 0.47226315 -1.314865736 0.686961312
## 535 0.291178803 -0.1199798 -1.27312173 -1.397141042 0.064644723
## 536 -0.635539913 -0.1199798 -0.47315366 -0.354987163 0.313571359
## 537 3.553228683 2.4361110 -0.61860240 0.166089776 -0.993293478
## 538 -0.338989924 1.1580656 -1.27312173 1.756745697 -0.931061819
## 539 1.217897519 -0.1199798 -0.03680744 0.961417737 0.562497995
## 540 1.773928749 -0.1199798 -0.03680744 1.125968349 -0.495440207
## 541 -0.116577432 -0.1199798 0.18136567 -0.958339409 0.064644723
## 542 -0.190714929 -1.3980252 -1.41857047 -1.835942676 0.251339700
## 543 -0.598471164 -0.1199798 1.05405811 1.125968349 0.002413064
## 544 0.068766311 -1.3980252 -0.47315366 -1.397141042 1.682667855
## 545 0.476522546 1.1580656 -0.69132677 -0.519537776 -1.242220114
## 546 -0.413127421 -0.1199798 1.05405811 -0.080736142 0.562497995
## 547 0.105835060 -1.3980252 -1.78219232 -0.629238184 0.749192971
## 548 -1.043296148 -0.1199798 0.83588500 1.125968349 -0.433208548
## 549 0.254110054 -0.1199798 -0.10953181 0.358065491 -0.557671866
## 550 -0.264852426 -1.3980252 0.83588500 -0.629238184 1.682667855
## 551 -0.413127421 -0.1199798 0.10864130 1.235668758 0.562497995
## 552 1.773928749 2.4361110 -0.83677551 1.674470391 -0.806598502
## 553 0.476522546 -0.1199798 1.63585307 1.317944064 -0.557671866
## 554 0.661866289 -0.1199798 0.10864130 -0.629238184 -1.179988455
## 555 0.661866289 -0.1199798 -0.90949988 0.440340797 -0.308745230
## 556 -0.709677410 1.1580656 0.32681441 -0.080736142 -1.242220114
## 557 -0.857952405 -0.1199798 -0.10953181 0.083814470 0.251339700
## 558 -0.079508683 -0.1199798 -0.69132677 2.442373250 -0.059818595
## 559 -0.487264918 -1.3980252 1.05405811 1.482494677 1.682667855
## 560 0.513591295 -0.1199798 1.41767996 0.358065491 0.438034677
## 561 -0.190714929 -0.1199798 -1.49129484 0.166089776 -0.682135184
## 562 0.439453798 2.4361110 -1.63674358 -0.190436551 -1.304451773
## 563 0.624797541 -0.1199798 0.10864130 -0.272711857 -0.308745230
## 564 -0.264852426 -0.1199798 -1.41857047 -1.671392063 0.438034677
## 565 0.476522546 -0.1199798 0.18136567 0.248365083 -0.993293478
## 566 0.439453798 -0.1199798 -0.69132677 -0.958339409 0.438034677
## 567 0.142903809 2.4361110 0.18136567 -0.629238184 -1.428915091
## 568 -0.209249304 2.4361110 1.05405811 -0.711513490 -1.179988455
## 569 0.031697563 1.1580656 -1.56401921 -0.354987163 -1.179988455
## 570 1.292035016 -0.1199798 0.83588500 -1.068039817 1.433741219
## 571 0.606263166 1.1580656 -0.83677551 -0.354987163 -1.179988455
## 572 -0.672608662 -1.3980252 1.05405811 -1.068039817 1.807131173
## 573 0.884278781 1.1580656 0.10864130 -0.437262469 -1.242220114
## 574 -0.487264918 -0.1199798 -1.20039736 1.839021004 1.931594491
## 575 1.588585005 -0.1199798 1.34495559 0.687166716 -0.059818595
## 576 1.180828770 -0.1199798 -0.03680744 -0.793788797 -0.495440207
## 577 0.476522546 -0.1199798 1.41767996 0.522616104 -0.495440207
## 578 -0.227783678 -0.1199798 -0.25498055 0.248365083 0.251339700
## 579 -1.080364897 -0.1199798 -0.18225618 -0.080736142 0.313571359
## 580 -0.264852426 -0.1199798 -0.25498055 0.001539164 -0.744366843
## 581 0.587728792 -0.1199798 -0.69132677 0.083814470 0.064644723
## 582 1.551516257 -0.1199798 -0.32770492 -0.437262469 -0.308745230
## 583 0.550660044 -0.1199798 -0.40042929 -0.080736142 -0.184281912
## 584 -0.783814907 -0.1199798 0.18136567 0.440340797 0.251339700
## 585 -0.450196170 -1.3980252 -0.83677551 -1.068039817 1.433741219
## 586 -1.376914886 -1.3980252 1.27223122 0.166089776 1.247046243
## 587 -0.783814907 -0.1199798 0.32681441 -0.272711857 -0.059818595
## 588 -0.413127421 -0.1199798 -0.32770492 -0.876064103 0.313571359
## 589 0.254110054 1.1580656 -1.27312173 -0.519537776 -0.931061819
## 590 1.366172514 -0.1199798 0.39953878 0.879142431 -0.059818595
## 591 -0.338989924 -0.1199798 -0.18225618 0.166089776 -0.246513571
## 592 -0.635539913 -1.3980252 1.05405811 -0.519537776 0.749192971
## 593 -1.043296148 -0.1199798 -0.18225618 -0.519537776 -0.433208548
## 594 1.292035016 -0.1199798 0.25409004 -0.793788797 -0.184281912
## 595 -0.524333667 -0.1199798 0.90860937 -0.519537776 -0.308745230
## 596 -0.338989924 -0.1199798 1.05405811 -0.190436551 -0.246513571
## 597 -0.338989924 -1.3980252 0.98133374 -0.437262469 1.744899514
## 598 0.328247552 -0.1199798 0.18136567 0.604891410 -0.806598502
## 599 -0.487264918 1.1580656 -0.98222425 0.604891410 -0.433208548
## 600 -0.153646181 -0.1199798 -0.40042929 0.522616104 -0.246513571
## 601 -1.376914886 -0.1199798 -0.03680744 -0.272711857 0.811424630
## 602 0.031697563 -0.1199798 -0.47315366 1.235668758 -0.557671866
## 603 0.513591295 1.1580656 -1.63674358 -0.437262469 -1.055525137
## 604 -1.895877367 -1.3980252 0.76316063 -1.314865736 1.433741219
## 605 1.810997497 1.1580656 1.85402618 1.482494677 -0.931061819
## 606 0.328247552 1.1580656 1.85402618 -0.793788797 -1.677841726
## 607 -0.857952405 -0.1199798 -1.85491669 -2.274744309 1.433741219
## 608 -0.264852426 -0.1199798 0.39953878 -0.629238184 -0.059818595
## 609 2.774784962 -0.1199798 -1.20039736 0.522616104 0.438034677
## 610 -1.525189880 -0.1199798 0.10864130 -0.711513490 0.064644723
## 611 -0.561402416 -0.1199798 1.34495559 -0.958339409 0.251339700
## 612 1.069622524 -0.1199798 -0.40042929 0.001539164 -0.931061819
## 613 0.550660044 -0.1199798 4.03575728 0.166089776 0.002413064
## 614 -1.080364897 -1.3980252 0.25409004 3.950753864 1.558204537
## 615 0.179972557 -0.1199798 0.98133374 0.687166716 -0.682135184
## 616 -0.487264918 -1.3980252 -0.98222425 -1.397141042 1.993826150
## 617 0.365316300 -0.1199798 0.10864130 0.358065491 -0.059818595
## 618 -0.413127421 -0.1199798 0.69043626 1.564769983 1.931594491
## 619 1.217897519 -0.1199798 1.41767996 0.083814470 0.251339700
## 620 -0.561402416 -1.3980252 0.10864130 -0.437262469 0.998119607
## 621 -0.709677410 -1.3980252 -0.98222425 1.400219370 0.251339700
## 622 1.217897519 -0.1199798 0.10864130 0.358065491 -1.179988455
## 623 -0.561402416 -0.1199798 -0.98222425 1.400219370 -0.059818595
## 624 -0.005371186 -0.1199798 -0.25498055 1.317944064 0.686961312
## 625 -1.525189880 -0.1199798 -0.90949988 0.440340797 0.500266336
## 626 -1.451052383 -0.1199798 0.83588500 -0.519537776 -0.993293478
## 627 2.515303721 1.1580656 0.39953878 -0.190436551 -0.806598502
## 628 -0.487264918 -0.1199798 -0.76405114 0.083814470 -0.931061819
## 629 -0.338989924 -1.3980252 -0.61860240 -1.068039817 0.562497995
## 630 -0.524333667 -0.1199798 0.47226315 4.033029170 -0.806598502
## 631 -1.043296148 -1.3980252 -0.83677551 2.195547331 0.935887948
## 632 -1.525189880 -1.3980252 -0.18225618 0.961417737 1.993826150
## 633 -1.191571142 -1.3980252 -2.00036543 -0.190436551 0.562497995
## 634 2.255822481 1.1580656 -0.32770492 0.001539164 -1.179988455
## 635 -0.932089902 -0.1199798 -0.40042929 -1.314865736 -0.308745230
## 636 -0.190714929 -0.1199798 0.18136567 -1.232590430 0.313571359
## 637 1.440310011 -0.1199798 0.32681441 -0.519537776 -0.806598502
## 638 0.624797541 -0.1199798 0.10864130 -0.711513490 -0.495440207
## 639 -0.301921175 -1.3980252 0.83588500 0.358065491 1.807131173
## 640 -0.857952405 -0.1199798 0.25409004 0.687166716 0.064644723
## 641 1.069622524 1.1580656 1.05405811 0.440340797 -0.059818595
## 642 1.069622524 -0.1199798 2.79944299 2.360097943 0.002413064
## 643 0.810141284 -0.1199798 -0.83677551 -0.190436551 -0.682135184
## 644 -0.783814907 -0.1199798 -0.10953181 -0.190436551 0.500266336
## 645 2.255822481 1.1580656 -1.05494862 1.235668758 -0.993293478
## 646 -1.302777388 -0.1199798 -0.18225618 0.083814470 0.002413064
## 647 -0.116577432 -0.1199798 0.18136567 1.674470391 -0.433208548
## 648 -0.857952405 -2.6760706 -0.47315366 0.248365083 1.807131173
## 649 0.179972557 -0.1199798 0.47226315 2.195547331 0.749192971
## 650 1.662722503 -0.1199798 -0.69132677 -0.793788797 -1.242220114
## 651 -0.264852426 -0.1199798 2.65399425 1.564769983 -0.059818595
## 652 -1.525189880 -1.3980252 0.47226315 -0.354987163 1.495972878
## 653 -1.302777388 -0.1199798 -0.18225618 0.083814470 0.002413064
## 654 -0.932089902 -0.1199798 1.49040433 0.522616104 0.749192971
## 655 0.254110054 1.1580656 -1.49129484 -0.876064103 -1.242220114
## 656 1.329103765 1.1580656 -1.34584610 -0.080736142 -1.242220114
## 657 -0.561402416 -0.1199798 -0.10953181 -0.272711857 0.811424630
## 658 0.291178803 -0.1199798 0.25409004 -1.068039817 -0.433208548
## 659 -0.487264918 -1.3980252 2.50854551 -1.150315124 1.931594491
## 660 -0.487264918 -1.3980252 -0.18225618 -0.080736142 1.184814584
## 661 -0.487264918 2.4361110 -0.10953181 -0.354987163 -0.806598502
## 662 -0.561402416 -0.1199798 1.70857744 -0.354987163 -0.433208548
## 663 -0.635539913 1.1580656 0.18136567 -0.272711857 -1.304451773
## 664 1.032553776 -1.3980252 0.54498752 -1.314865736 1.184814584
## 665 -2.563114842 -1.3980252 0.18136567 -1.150315124 1.807131173
## 666 0.105835060 -0.1199798 -0.40042929 -0.080736142 1.247046243
## 667 2.033409989 2.4361110 -1.56401921 -0.080736142 -1.055525137
## 668 1.069622524 -0.1199798 -0.98222425 -0.629238184 0.313571359
## 669 -0.746746159 -1.3980252 -0.32770492 -1.314865736 1.495972878
## 670 -0.338989924 -1.3980252 -0.03680744 0.166089776 1.558204537
## 671 0.402385049 -1.3980252 0.18136567 0.961417737 2.056057808
## 672 1.477378759 1.1580656 0.10864130 1.756745697 -0.931061819
## 673 -1.932946115 -0.1199798 -0.69132677 -1.671392063 -0.806598502
## 674 -0.709677410 -0.1199798 -0.69132677 0.440340797 -1.242220114
## 675 -0.338989924 -0.1199798 -0.69132677 -0.272711857 -1.428915091
## 676 -1.413983634 -0.1199798 -1.27312173 1.674470391 -0.059818595
## 677 -1.302777388 -1.3980252 0.39953878 -0.354987163 1.682667855
## 678 1.885134995 1.1580656 -0.61860240 0.083814470 -1.179988455
## 679 -0.190714929 -1.3980252 -0.47315366 -1.945643084 2.056057808
## 680 -0.338989924 -1.3980252 0.54498752 -0.519537776 1.433741219
## 681 0.068766311 -0.1199798 0.32681441 -1.150315124 0.189108041
## 682 -0.783814907 -0.1199798 0.76316063 1.235668758 0.686961312
## 683 0.328247552 -0.1199798 0.76316063 -0.958339409 -0.931061819
## 684 -0.932089902 -0.1199798 1.34495559 0.879142431 -0.246513571
## 685 0.958416279 1.1580656 -0.10953181 1.564769983 -0.931061819
## 686 1.254966268 1.1580656 0.39953878 -0.519537776 -1.242220114
## 687 0.550660044 -0.1199798 0.10864130 0.879142431 0.064644723
## 688 0.624797541 -0.1199798 0.32681441 -0.629238184 0.189108041
## 689 -1.117433645 -0.1199798 -0.69132677 -0.876064103 0.749192971
## 690 0.328247552 -0.1199798 0.10864130 0.687166716 0.251339700
## 691 -0.079508683 -0.1199798 0.83588500 -1.232590430 -0.246513571
## 692 -0.635539913 -1.3980252 -0.03680744 -1.314865736 1.558204537
## 693 -2.266564853 -1.3980252 1.05405811 -1.232590430 0.811424630
## 694 -0.190714929 -0.1199798 -0.03680744 -0.354987163 0.438034677
## 695 1.032553776 -0.1199798 -1.05494862 -0.876064103 -1.179988455
## 696 0.624797541 -0.1199798 0.83588500 0.604891410 -0.059818595
## 697 0.773072535 -0.1199798 0.47226315 -0.190436551 1.433741219
## 698 0.736003787 -0.1199798 -0.83677551 -0.793788797 -0.931061819
## 699 -1.636396126 -1.3980252 -0.47315366 -0.080736142 1.371509560
## 700 -1.080364897 -0.1199798 -0.98222425 -1.314865736 1.247046243
## 701 -0.487264918 -0.1199798 1.05405811 -1.150315124 -0.931061819
## 702 1.403241262 1.1580656 0.76316063 -0.437262469 -0.246513571
## 703 0.291178803 1.1580656 -1.27312173 2.798899577 -1.055525137
## 704 0.328247552 -1.3980252 0.83588500 -0.437262469 1.744899514
## 705 -0.413127421 -1.3980252 -0.25498055 0.358065491 1.807131173
## 706 -1.599327377 -0.1199798 0.18136567 -1.068039817 0.438034677
## 707 -0.338989924 -0.1199798 1.12678248 0.961417737 -0.308745230
## 708 1.217897519 -0.1199798 -0.18225618 0.248365083 -0.682135184
## 709 -0.450196170 -0.1199798 0.18136567 0.604891410 -1.055525137
## 710 -0.820883656 -0.1199798 0.10864130 -0.190436551 1.060351266
## 711 1.514447508 1.1580656 -0.32770492 0.522616104 -0.993293478
## 712 0.291178803 -0.1199798 0.69043626 2.360097943 -0.744366843
## 713 -1.339846137 -1.3980252 2.58126988 -0.080736142 1.807131173
## 714 1.403241262 -0.1199798 -0.98222425 -0.080736142 0.002413064
## 715 -0.820883656 -0.1199798 0.47226315 1.674470391 1.558204537
## 716 -1.451052383 -1.3980252 0.47226315 1.235668758 1.558204537
## 717 -1.006227399 -0.1199798 1.70857744 -0.629238184 0.438034677
## 718 -0.042439935 1.1580656 -1.56401921 -1.232590430 -0.931061819
## 719 0.884278781 2.4361110 -0.10953181 0.001539164 -0.682135184
## 720 0.921347530 1.1580656 0.47226315 0.440340797 -1.179988455
## 721 0.365316300 -0.1199798 0.69043626 2.716624270 -0.744366843
## 722 -0.783814907 -2.6760706 -1.27312173 -0.793788797 2.242752785
## 723 1.588585005 -0.1199798 -0.10953181 -0.437262469 -0.557671866
## 724 -0.635539913 -0.1199798 -0.76405114 -1.314865736 -1.055525137
## 725 -1.154502394 -1.3980252 0.54498752 -0.793788797 1.060351266
## 726 1.254966268 -0.1199798 0.18136567 0.001539164 -1.055525137
## 727 0.550660044 -0.1199798 0.83588500 1.482494677 0.002413064
## 728 0.884278781 1.1580656 1.70857744 1.125968349 0.500266336
## 729 -0.413127421 -0.1199798 -0.98222425 -0.272711857 -1.055525137
## 730 2.107547486 1.1580656 -0.32770492 0.604891410 -0.806598502
## 731 -0.264852426 -0.1199798 0.54498752 -1.232590430 1.184814584
## 732 0.847210033 -0.1199798 1.05405811 -0.437262469 0.998119607
## 733 -0.264852426 -0.1199798 0.18136567 -0.080736142 -0.931061819
## 734 -0.487264918 -0.1199798 -1.27312173 1.235668758 0.189108041
## 735 -1.265708640 -1.3980252 -0.69132677 1.125968349 1.495972878
## 736 -1.006227399 -0.1199798 0.69043626 -0.437262469 -0.495440207
## 737 0.995485027 -0.1199798 -0.10953181 1.317944064 0.064644723
## 738 0.921347530 1.1580656 1.49040433 -0.519537776 -0.806598502
## 739 1.810997497 -0.1199798 0.76316063 0.879142431 -0.059818595
## 740 0.587728792 -1.3980252 -1.20039736 -1.397141042 1.558204537
## 741 1.662722503 -0.1199798 -0.10953181 0.248365083 -0.931061819
## 742 1.180828770 -0.1199798 0.25409004 -0.190436551 -1.242220114
## 743 0.105835060 -0.1199798 0.76316063 0.440340797 -0.184281912
## 744 0.105835060 -0.1199798 -1.27312173 -0.354987163 0.251339700
## 745 -0.969158651 -0.1199798 0.25409004 -0.711513490 -1.055525137
## 746 -0.042439935 -0.1199798 0.10864130 -0.629238184 -0.931061819
## 747 -1.191571142 -1.3980252 0.47226315 4.307280191 1.184814584
## 748 0.254110054 -0.1199798 -0.69132677 -0.629238184 -1.304451773
## 749 -1.080364897 -1.3980252 -1.27312173 -0.519537776 1.060351266
## 750 0.254110054 -0.1199798 0.18136567 -0.711513490 -0.059818595
## 751 1.366172514 1.1580656 -0.69132677 -0.437262469 -1.242220114
## 752 -1.080364897 -1.3980252 1.49040433 -0.629238184 1.060351266
## 753 0.736003787 1.1580656 -0.47315366 0.248365083 -1.055525137
## 754 -0.450196170 -0.1199798 1.27223122 -0.793788797 0.811424630
## 755 0.921347530 -0.1199798 -0.40042929 0.440340797 -0.931061819
## 756 -0.264852426 -0.1199798 2.07219929 0.796867124 1.682667855
## 757 -1.228639891 -0.1199798 2.21764803 -0.711513490 -0.433208548
## 758 -0.338989924 -0.1199798 -0.03680744 -0.080736142 0.002413064
## 759 -1.228639891 -0.1199798 -1.05494862 -0.629238184 0.002413064
## 760 -1.302777388 -0.1199798 -0.18225618 -1.506841451 -1.179988455
## 761 1.069622524 -0.1199798 -0.40042929 0.083814470 -0.806598502
## 762 0.624797541 -0.1199798 0.32681441 -0.876064103 -1.428915091
## 763 0.624797541 -0.1199798 0.76316063 -0.190436551 1.558204537
## 764 -0.820883656 -0.1199798 0.32681441 -0.190436551 0.562497995
## 765 0.291178803 -0.1199798 -2.14581417 0.001539164 -0.993293478
## 766 -1.191571142 -0.1199798 -0.61860240 -0.519537776 1.309277902
## 767 -0.598471164 -0.1199798 -1.27312173 -0.519537776 -0.433208548
## 768 2.218753732 -0.1199798 0.25409004 1.125968349 -0.931061819
## 769 1.625653754 -0.1199798 2.58126988 0.166089776 -1.055525137
## 770 -1.080364897 -0.1199798 0.18136567 -1.397141042 0.189108041
## 771 0.328247552 -0.1199798 -0.47315366 -1.945643084 0.749192971
## 772 -2.414839847 -0.1199798 -2.58216039 0.248365083 0.313571359
## 773 -0.635539913 -0.1199798 1.27223122 0.796867124 0.002413064
## 774 -0.709677410 -0.1199798 -1.56401921 -0.876064103 -0.308745230
## 775 -0.598471164 -0.1199798 0.83588500 3.594227537 0.998119607
## 776 1.773928749 1.1580656 2.43582114 2.003571616 -1.055525137
## 777 -0.116577432 -0.1199798 1.49040433 0.001539164 0.811424630
## 778 1.254966268 -0.1199798 0.18136567 -0.080736142 -0.993293478
## 779 -0.487264918 -0.1199798 -1.27312173 -1.589116757 -0.308745230
## 780 -0.672608662 -1.3980252 1.05405811 -1.068039817 1.807131173
## 781 0.550660044 1.1580656 -0.18225618 0.083814470 -0.744366843
## 782 -0.264852426 -0.1199798 0.25409004 0.358065491 -0.059818595
## 783 -0.635539913 -0.1199798 -0.61860240 0.522616104 0.438034677
## 784 -1.673464875 -1.3980252 1.12678248 -0.793788797 1.184814584
## 785 -0.783814907 -1.3980252 0.83588500 -0.711513490 0.935887948
## 786 0.513591295 1.1580656 1.92675055 1.317944064 -0.744366843
## 787 0.179972557 1.1580656 1.05405811 -0.793788797 -0.806598502
## 788 0.291178803 -0.1199798 0.25409004 -0.190436551 0.562497995
## 789 0.031697563 -1.3980252 -0.18225618 -0.629238184 1.682667855
## 790 1.180828770 1.1580656 -0.40042929 0.522616104 -0.806598502
## 791 -0.190714929 -0.1199798 1.05405811 0.083814470 1.247046243
## 792 1.403241262 2.4361110 -0.83677551 -0.437262469 -1.179988455
## 793 1.662722503 1.1580656 -0.69132677 0.961417737 -0.931061819
## 794 -1.525189880 -0.1199798 0.83588500 2.195547331 -0.246513571
## 795 0.550660044 -0.1199798 -0.18225618 0.083814470 0.002413064
## 796 2.070478738 1.1580656 -0.10953181 0.248365083 -0.993293478
## 797 -0.709677410 -0.1199798 1.27223122 0.083814470 -0.557671866
## 798 -1.525189880 -1.3980252 -1.49129484 -0.272711857 1.247046243
## 799 0.550660044 1.1580656 -0.40042929 -0.793788797 -0.495440207
## 800 -0.116577432 2.4361110 0.47226315 -0.080736142 -1.428915091
## 801 -1.747602372 -1.3980252 0.18136567 -0.190436551 2.242752785
## 802 0.698935038 -0.1199798 -0.69132677 -1.232590430 0.935887948
## 803 0.105835060 1.1580656 1.70857744 -0.876064103 -0.495440207
## 804 -1.673464875 -0.1199798 -0.03680744 -0.629238184 -0.433208548
## 805 0.698935038 -0.1199798 -0.32770492 0.796867124 -0.557671866
## 806 2.218753732 2.4361110 -0.98222425 0.248365083 -1.055525137
## 807 0.105835060 -0.1199798 0.25409004 -0.629238184 -0.308745230
## 808 -0.450196170 1.1580656 -0.69132677 -0.354987163 -0.931061819
## 809 -0.264852426 1.1580656 -0.98222425 0.358065491 -1.304451773
## 810 0.031697563 1.1580656 -0.76405114 -0.793788797 -0.931061819
## 811 0.291178803 -0.1199798 0.18136567 1.125968349 -0.059818595
## 812 1.810997497 -0.1199798 3.59941106 0.522616104 1.184814584
## 813 1.514447508 -0.1199798 1.34495559 0.001539164 0.998119607
## 814 -0.005371186 -0.1199798 0.25409004 -0.519537776 0.562497995
## 815 0.476522546 2.4361110 0.98133374 2.442373250 -1.179988455
## 816 0.698935038 -0.1199798 0.32681441 0.604891410 0.686961312
## 817 -0.672608662 2.4361110 -0.61860240 -0.354987163 -1.304451773
## 818 -0.190714929 1.1580656 0.54498752 -0.437262469 -1.491146750
## 819 -0.005371186 2.4361110 0.76316063 -1.068039817 -1.428915091
## 820 -0.079508683 1.1580656 -1.85491669 -0.519537776 -1.491146750
## 821 0.921347530 -0.1199798 0.76316063 0.440340797 -0.557671866
## 822 0.624797541 -0.1199798 -0.03680744 1.839021004 0.811424630
## 823 0.402385049 -1.3980252 -0.69132677 -0.519537776 1.184814584
## 824 0.810141284 -0.1199798 -0.69132677 0.604891410 -0.557671866
## 825 -0.376058672 -0.1199798 -0.98222425 -0.272711857 -1.553378409
## 826 -0.932089902 -0.1199798 -1.27312173 0.879142431 -0.931061819
## 827 -1.043296148 1.1580656 0.18136567 0.001539164 -0.433208548
## 828 -0.264852426 -0.1199798 -1.85491669 2.003571616 1.309277902
## 829 0.254110054 1.1580656 -1.49129484 -0.876064103 -1.242220114
## 830 1.069622524 -0.1199798 -1.05494862 -0.711513490 -1.179988455
## 831 -0.746746159 -0.1199798 1.63585307 1.043693043 -0.184281912
## 832 -0.301921175 -0.1199798 -0.69132677 3.319976516 0.313571359
## 833 -0.264852426 -1.3980252 -1.20039736 -1.232590430 1.558204537
## 834 -1.710533623 -1.3980252 -0.40042929 0.879142431 0.251339700
## 835 -0.709677410 1.1580656 0.32681441 -0.080736142 -1.242220114
## 836 1.292035016 1.1580656 -0.69132677 -1.589116757 -0.433208548
## 837 0.995485027 -0.1199798 -0.25498055 -0.437262469 -0.059818595
## 838 0.031697563 -0.1199798 -0.69132677 -0.354987163 -1.055525137
## 839 -1.784671121 -0.1199798 1.56312870 -0.080736142 0.500266336
## 840 0.254110054 -0.1199798 -0.18225618 -1.232590430 -0.246513571
## 841 -0.264852426 -0.1199798 1.41767996 -1.150315124 0.686961312
## 842 -0.413127421 -0.1199798 -0.10953181 -1.314865736 1.309277902
## 843 -0.487264918 -0.1199798 -0.25498055 -1.314865736 0.002413064
## 844 -1.599327377 -1.3980252 0.32681441 0.248365083 0.686961312
## 845 -2.007083612 -1.3980252 1.63585307 0.522616104 0.438034677
## 846 0.773072535 1.1580656 0.25409004 0.166089776 -0.993293478
## 847 -0.709677410 -1.3980252 -1.41857047 -0.519537776 1.184814584
## 848 -0.190714929 -0.1199798 0.10864130 -0.272711857 1.247046243
## 849 -1.599327377 -0.1199798 -0.61860240 0.687166716 1.993826150
## 850 -1.376914886 -1.3980252 -0.90949988 -1.150315124 1.682667855
## 851 0.068766311 -0.1199798 0.98133374 2.003571616 -0.806598502
## 852 1.217897519 1.1580656 -0.32770492 -0.080736142 -0.433208548
## 853 0.142903809 -0.1199798 0.69043626 2.360097943 -0.433208548
## 854 0.698935038 -0.1199798 0.25409004 -0.629238184 -0.433208548
## 855 2.107547486 -0.1199798 -0.69132677 0.248365083 0.189108041
## 856 -0.079508683 -1.3980252 -0.32770492 -0.958339409 1.433741219
## 857 0.698935038 -0.1199798 0.25409004 -0.629238184 -0.433208548
## 858 -0.227783678 1.1580656 0.54498752 2.003571616 -0.184281912
## 859 -0.376058672 -0.1199798 2.65399425 -0.272711857 -0.184281912
## 860 0.179972557 1.1580656 -0.83677551 0.440340797 -1.179988455
## 861 0.254110054 1.1580656 0.18136567 0.001539164 -0.184281912
## 862 1.032553776 -0.1199798 1.70857744 -0.437262469 0.251339700
## 863 -0.301921175 2.4361110 0.18136567 0.083814470 -0.682135184
## 864 -0.116577432 -1.3980252 -0.03680744 2.798899577 1.184814584
## 865 -1.080364897 -1.3980252 0.69043626 1.125968349 1.495972878
## 866 -0.376058672 -0.1199798 0.47226315 0.522616104 0.749192971
## 867 -0.116577432 -0.1199798 -0.10953181 -0.958339409 0.064644723
## 868 2.385563101 -0.1199798 -0.25498055 -0.190436551 -0.433208548
## 869 -1.080364897 -0.1199798 0.39953878 -0.519537776 0.313571359
## 870 0.217041306 -0.1199798 0.98133374 0.687166716 -0.682135184
## 871 2.014875615 -0.1199798 -0.25498055 0.961417737 -0.433208548
## 872 -1.006227399 -1.3980252 -0.32770492 -0.437262469 1.682667855
## 873 0.698935038 -0.1199798 -0.40042929 -0.519537776 0.686961312
## 874 -0.820883656 -0.1199798 2.14492366 -0.437262469 -0.246513571
## 875 -0.598471164 -1.3980252 0.76316063 0.796867124 0.251339700
## 876 -0.487264918 -0.1199798 1.56312870 -0.876064103 -1.242220114
## 877 1.403241262 -0.1199798 -0.98222425 0.522616104 0.438034677
## 878 -1.006227399 -1.3980252 0.18136567 -0.958339409 1.931594491
## 879 -0.264852426 -1.3980252 -0.40042929 -1.150315124 1.433741219
## 880 1.366172514 -0.1199798 0.25409004 -0.876064103 0.749192971
## 881 0.068766311 -0.1199798 0.10864130 0.687166716 -0.433208548
## 882 -1.302777388 -1.3980252 -2.50943602 0.522616104 1.247046243
## 883 0.513591295 -0.1199798 0.18136567 -0.354987163 -0.495440207
## 884 0.810141284 1.1580656 -1.27312173 0.248365083 -1.242220114
## 885 1.940738117 -0.1199798 -0.61860240 0.083814470 -0.557671866
## 886 -0.524333667 2.4361110 0.47226315 0.083814470 -0.744366843
## 887 -0.932089902 -0.1199798 -0.69132677 0.961417737 0.686961312
## 888 -1.525189880 -0.1199798 -0.18225618 0.248365083 0.998119607
## 889 1.069622524 1.1580656 -1.27312173 -1.232590430 -1.055525137
## 890 -1.932946115 -0.1199798 -1.92764106 0.083814470 0.064644723
## 891 1.106691273 -0.1199798 -0.69132677 0.083814470 -0.184281912
## 892 1.180828770 -0.1199798 -0.69132677 -0.080736142 -0.744366843
## 893 0.179972557 2.4361110 0.83588500 -0.876064103 -1.491146750
## 894 -1.006227399 -0.1199798 -0.03680744 -0.080736142 -1.055525137
## 895 -0.709677410 -0.1199798 -0.47315366 2.277822637 -0.184281912
## 896 -0.413127421 -0.1199798 0.25409004 1.839021004 0.749192971
## 897 2.515303721 1.1580656 1.49040433 -0.080736142 -1.055525137
## 898 -0.450196170 -0.1199798 1.34495559 2.113272024 1.682667855
## 899 -1.154502394 -0.1199798 -1.20039736 -1.397141042 1.247046243
## 900 -0.672608662 -0.1199798 -1.27312173 -0.793788797 0.251339700
## 901 -0.635539913 -0.1199798 -0.40042929 1.400219370 1.993826150
## 902 0.995485027 1.1580656 -0.90949988 -0.190436551 -1.304451773
## 903 1.403241262 1.1580656 2.21764803 1.921296310 -1.055525137
## 904 -0.450196170 -0.1199798 -1.41857047 0.166089776 -1.055525137
## 905 -0.413127421 -0.1199798 -0.83677551 -1.314865736 1.682667855
## 906 0.476522546 1.1580656 0.54498752 0.248365083 -0.931061819
## 907 -1.265708640 -0.1199798 0.76316063 0.001539164 1.060351266
## 908 0.179972557 2.4361110 0.83588500 -0.876064103 -1.491146750
## 909 0.365316300 -0.1199798 2.79944299 -0.272711857 0.064644723
## 910 -0.561402416 -0.1199798 -2.50943602 0.440340797 0.438034677
## 911 -2.711389837 -0.1199798 0.69043626 1.235668758 -0.059818595
## 912 0.736003787 -0.1199798 0.69043626 0.687166716 0.064644723
## 913 -0.895021153 -1.3980252 0.98133374 0.879142431 1.931594491
## 914 -0.969158651 1.1580656 -0.40042929 -0.190436551 -0.433208548
## 915 0.847210033 -0.1199798 0.25409004 -0.876064103 0.500266336
## 916 -0.413127421 1.1580656 -0.61860240 -1.232590430 1.931594491
## 917 0.995485027 1.1580656 -2.14581417 -0.272711857 -1.304451773
## 918 -0.227783678 -0.1199798 2.14492366 -0.711513490 -0.059818595
## 919 -1.525189880 -1.3980252 0.18136567 0.166089776 1.744899514
## 920 -1.525189880 -0.1199798 -1.85491669 0.687166716 0.002413064
## 921 0.995485027 1.1580656 0.47226315 0.961417737 -0.246513571
## 922 -1.413983634 -1.3980252 1.12678248 -0.958339409 0.998119607
## 923 0.328247552 -0.1199798 0.18136567 -0.190436551 -0.184281912
## 924 -0.672608662 -0.1199798 0.39953878 0.440340797 0.438034677
## 925 -0.190714929 2.4361110 0.25409004 -0.519537776 -1.428915091
## 926 1.254966268 1.1580656 -0.76405114 0.358065491 -1.179988455
## 927 0.365316300 1.1580656 -0.18225618 -0.437262469 -1.428915091
## 928 -0.709677410 -0.1199798 -1.56401921 -0.876064103 -0.308745230
## 929 0.995485027 -0.1199798 -0.18225618 -0.519537776 -1.242220114
## 930 -0.264852426 -0.1199798 0.98133374 1.317944064 0.313571359
## 931 0.587728792 -0.1199798 -0.25498055 -1.314865736 1.184814584
## 932 0.736003787 2.4361110 1.05405811 -0.437262469 -0.931061819
## 933 -0.635539913 -0.1199798 -1.27312173 -0.958339409 1.495972878
## 934 -0.672608662 -0.1199798 1.05405811 1.317944064 -0.246513571
## 935 -1.154502394 -1.3980252 0.18136567 0.358065491 0.686961312
## 936 -0.820883656 -0.1199798 -0.98222425 -1.068039817 0.002413064
## 937 -0.042439935 -0.1199798 1.05405811 0.961417737 -0.059818595
## 938 1.366172514 -0.1199798 -0.32770492 -0.080736142 -0.931061819
## 939 1.736860000 -0.1199798 -0.10953181 -0.272711857 -1.179988455
## 940 2.404097475 -0.1199798 -0.83677551 -1.314865736 -1.055525137
## 941 1.292035016 1.1580656 0.54498752 1.043693043 -1.055525137
## 942 -0.116577432 -0.1199798 0.32681441 -0.629238184 0.064644723
## 943 0.068766311 2.4361110 -0.98222425 -0.272711857 -1.055525137
## 944 -0.338989924 -0.1199798 -0.47315366 0.001539164 0.749192971
## 945 -0.005371186 -0.1199798 0.90860937 2.277822637 0.749192971
## 946 0.402385049 -0.1199798 -0.03680744 -0.080736142 -0.246513571
## 947 -0.598471164 -1.3980252 -0.69132677 0.001539164 1.807131173
## 948 -0.932089902 -0.1199798 -0.32770492 0.796867124 -0.806598502
## 949 1.329103765 -0.1199798 0.47226315 0.879142431 -0.059818595
## 950 0.810141284 1.1580656 -2.14581417 0.083814470 -1.242220114
## 951 -0.932089902 -0.1199798 -1.27312173 -0.876064103 0.438034677
## 952 0.217041306 1.1580656 -0.69132677 0.248365083 -1.055525137
## 953 1.329103765 -0.1199798 -0.18225618 0.166089776 -0.806598502
## 954 -1.080364897 1.1580656 -0.40042929 -0.793788797 -0.931061819
## 955 -1.154502394 1.1580656 -0.98222425 -0.190436551 -0.993293478
## 956 0.402385049 1.1580656 -1.56401921 -0.711513490 -1.428915091
## 957 1.440310011 -0.1199798 -0.10953181 -0.080736142 -0.806598502
## 958 -0.932089902 -1.3980252 -1.27312173 -1.506841451 1.931594491
## 959 -1.043296148 -0.1199798 -0.25498055 0.440340797 0.251339700
## 960 1.032553776 -0.1199798 2.50854551 0.687166716 -0.433208548
## 961 0.031697563 1.1580656 -0.83677551 0.358065491 -1.304451773
## 962 0.291178803 -0.1199798 1.05405811 -0.437262469 0.251339700
## 963 -0.783814907 -1.3980252 -0.10953181 1.674470391 1.247046243
## 964 -0.079508683 2.4361110 -0.18225618 -0.958339409 -1.242220114
## 965 1.588585005 -0.1199798 1.70857744 0.687166716 0.002413064
## 966 0.773072535 -1.3980252 2.58126988 0.604891410 1.495972878
## 967 -0.042439935 1.1580656 -0.69132677 0.440340797 -1.304451773
## 968 -0.264852426 -0.1199798 0.10864130 0.248365083 -0.682135184
## 969 0.698935038 -0.1199798 -0.47315366 -0.629238184 0.780308801
## 970 -1.636396126 -0.1199798 -1.92764106 -0.080736142 -0.806598502
## 971 -0.190714929 -0.1199798 -0.98222425 0.001539164 -0.557671866
## 972 0.773072535 -0.1199798 0.18136567 2.442373250 -0.806598502
## 973 -1.117433645 -0.1199798 -0.10953181 0.961417737 -0.806598502
## 974 0.550660044 -0.1199798 -0.40042929 -0.080736142 -0.682135184
## 975 1.217897519 1.1580656 -1.27312173 0.440340797 -0.993293478
## 976 -0.857952405 -1.3980252 -0.40042929 -1.589116757 1.247046243
## 977 -0.301921175 -0.1199798 -0.32770492 -0.629238184 0.002413064
## 978 -0.116577432 -1.3980252 -0.18225618 -0.629238184 0.686961312
## 979 -2.674321088 -0.1199798 1.05405811 -1.232590430 -1.055525137
## 980 0.958416279 -0.1199798 0.25409004 -0.629238184 -1.242220114#Validasi hasil scaled
summary(data_scaled)## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4
## Min. :-1.6922 Min. :-2.8281 Min. :-1.1201 Min. :-1.3674
## 1st Qu.:-0.6827 1st Qu.:-0.5700 1st Qu.:-0.9426 1st Qu.:-0.4379
## Median :-0.1933 Median :-0.1518 Median :-0.2451 Median :-0.1162
## Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.0000
## 3rd Qu.: 0.3879 3rd Qu.: 0.4336 3rd Qu.: 0.7091 3rd Qu.: 0.1698
## Max. : 7.1175 Max. : 4.7825 Max. : 3.3054 Max. :10.3939
## Category.5 Category.6 Category.7 Category.8
## Min. :-2.01114 Min. :-3.15621 Min. :-2.676 Min. :-3.0185
## 1st Qu.:-0.68522 1st Qu.:-0.70968 1st Qu.:-0.120 1st Qu.:-0.6913
## Median :-0.09084 Median :-0.07951 Median :-0.120 Median :-0.1095
## Mean : 0.00000 Mean : 0.00000 Mean : 0.000 Mean : 0.0000
## 3rd Qu.: 0.59499 3rd Qu.: 0.66187 3rd Qu.:-0.120 3rd Qu.: 0.5450
## Max. : 5.39576 Max. : 3.55323 Max. : 3.714 Max. : 4.0358
## Category.9 Category.10
## Min. :-2.27474 Min. :-2.05123
## 1st Qu.:-0.71151 1st Qu.:-0.80660
## Median :-0.08074 Median :-0.05982
## Mean : 0.00000 Mean : 0.00000
## 3rd Qu.: 0.52262 3rd Qu.: 0.74919
## Max. : 4.38956 Max. : 2.67837Output menunjukkan bahwa seluruh variabel telah memiliki nilai rata-rata (mean) mendekati 0, yang merupakan karakteristik utama dari data yang telah dinormalisasi menggunakan metode standardisasi (z-score). Selain itu, distribusi data juga menjadi lebih seimbang antar variabel, meskipun masih terdapat nilai ekstrem (outlier) yang terlihat dari nilai minimum dan maksimum yang cukup jauh dari nol.
#Menentukan Jumlah Cluster (k)
fviz_nbclust(data_scaled, kmeans, method = "wss")
fviz_nbclust(data_scaled, kmeans, method = "silhouette")
Pada grafik WSS (Elbow Method), hasil menunjukkan kurva yang menurun
dari kiri ke kanan. Titik di mana penurunan kurva mulai melandai secara
tajam yang disebut “siku” (elbow), dan titik itulah nilai k yang
optimal. Pada grafik Silhouette, hasil menunjukkan nilai rata-rata
silhouette untuk setiap nilai k, dan k dengan nilai silhouette tertinggi
adalah yang terbaik. Dari kedua grafik diatas, terlihat bahwa k=2
merupakan jumlah cluster yang digunakan.
k_opt <- 2Nilai 2 ditetapkan sebagai jumlah cluster optimal.
#METODE CLUSTERING
##K-MEANS
set.seed(123)
kmeans_model <- kmeans(data_scaled, centers = k_opt, nstart = 25)
sil_kmeans <- silhouette(kmeans_model$cluster, dist(data_scaled))
score_kmeans <- mean(sil_kmeans[,3])
score_kmeans## [1] 0.2131536Output yang dihasilkan sebesar [1] 0.2131536 menunjukkan bahwa rata-rata nilai silhouette dari hasil clustering K-Means berada pada kisaran rendah (sekitar 0.21). Nilai ini menunjukkan bahwa kualitas pemisahan antar cluster masih kurang optimal, karena nilai silhouette yang baik berada di atas 0.5, sedangkan nilai di bawah 0.25 menunjukkan adanya kemungkinan overlap antar cluster atau batas cluster yang kurang jelas. Oleh karena itu, meskipun K-Means berhasil membentuk dua cluster sesuai dengan parameter yang ditentukan, hasil pengelompokan masih belum menunjukkan struktur cluster yang kuat.
kmeans_model$cluster## [1] 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2
## [38] 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## [75] 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1
## [112] 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
## [149] 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1
## [186] 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2
## [223] 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2
## [260] 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## [297] 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2
## [334] 1 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1
## [371] 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2
## [408] 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2
## [445] 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2
## [482] 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1
## [519] 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1
## [556] 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2
## [593] 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2
## [630] 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2
## [667] 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1
## [704] 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2
## [741] 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2
## [778] 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2
## [815] 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## [852] 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2
## [889] 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1
## [926] 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2
## [963] 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1Output berupa deretan angka 1 dan 2 yang panjangnya sesuai jumlah observasi (980 data), di mana setiap angka menunjukkan cluster tempat data tersebut berada. Nilai “1” menunjukkan bahwa data masuk ke cluster pertama, sedangkan nilai “2” menunjukkan data masuk ke cluster kedua.
table(kmeans_model$cluster)##
## 1 2
## 374 606Output menunjukkan distribusi jumlah anggota cluster, yaitu sebanyak 374 data berada pada cluster 1 dan 606 data berada pada cluster 2. Hal ini menunjukkan bahwa pembagian cluster tidak seimbang, di mana cluster 2 memiliki jumlah anggota yang lebih besar dibandingkan cluster 1, yang menunjukkan bahwa sebagian besar data memiliki karakteristik yang lebih mendekati pola pada cluster 2.
#Centroid
kmeans_model$centers## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6 Category.7
## 1 0.05206298 0.2520339 0.8687001 0.4211929 0.6378972 0.7535470 0.8334284
## 2 -0.03213128 -0.1555457 -0.5361284 -0.2599441 -0.3936857 -0.4650604 -0.5143601
## Category.8 Category.9 Category.10
## 1 -0.2248408 -0.02757251 -0.7989443
## 2 0.1387631 0.01701670 0.4930779Output menunjukkan bahwa cluster 1 memiliki nilai centroid yang cenderung positif pada sebagian besar fitur (seperti Category.3, Category.6, dan Category.7), yang berarti data dalam cluster ini memiliki nilai di atas rata-rata untuk fitur-fitur tersebut. Sedangkan, cluster 2 memiliki nilai centroid yang dominan negatif pada fitur yang sama, yang menunjukkan bahwa data dalam cluster ini berada di bawah rata-rata. Perbedaan nilai centroid ini menunjukkan adanya pemisahan karakteristik antar cluster, meskipun tidak terlalu kuat.
#silhoutte Coefficient
head(sil_kmeans)## cluster neighbor sil_width
## [1,] 1 2 0.28827723
## [2,] 1 2 0.30087965
## [3,] 2 1 0.22528267
## [4,] 2 1 0.29645119
## [5,] 1 2 0.08749122
## [6,] 2 1 0.38117144Output menunjukkan nilai sil_width yang bervariasi, seperti 0.288, 0.300, hingga 0.087, yang mengindikasikan bahwa beberapa data cukup baik berada dalam cluster-nya (nilai mendekati 0.3), namun ada juga data dengan nilai rendah (mendekati 0) yang menunjukkan bahwa data tersebut berada di batas antar cluster atau memiliki kemiripan dengan cluster lain.
fviz_cluster(kmeans_model, data = data_scaled)
Visualisasi cluster di atas yang dihasilkan dari proses K-Means,
menunjukkan pemisahan data ke dalam dua kelompok berdasarkan hasil
reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA), yang
direpresentasikan oleh sumbu Dim1 (29.8%) dan Dim2 (12.6%). Dim1
menjelaskan sekitar 29.8% variasi data, sehingga menjadi komponen utama
dalam membedakan kedua cluster, sedangkan Dim2 menjelaskan tambahan
12.6% variasi. Dari plot tersebut terlihat bahwa cluster 1 (warna merah)
cenderung terkonsentrasi pada sisi kanan (nilai Dim1 positif), sedangkan
cluster 2 (warna biru) berada di sisi kiri (nilai Dim1 negatif). Hal ini
menunjukkan bahwa pemisahan utama antar cluster terjadi secara
horizontal berdasarkan Dim1, yang berarti fitur-fitur dalam data
memiliki kontribusi besar dalam membedakan kedua kelompok pada komponen
utama pertama.
Tetapi, jika diamati lebih dalam, terdapat area di sekitar titik tengah (sekitar Dim1 = 0) di mana kedua cluster saling berdekatan bahkan sedikit overlap. Hal ini menunjukkan bahwa tidak semua data memiliki pemisahan yang jelas antar cluster, sehingga terdapat beberapa observasi yang berada di batas antara cluster 1 dan cluster 2. Selain itu, bentuk poligon pada masing-masing cluster menunjukkan bahwa cluster 2 memiliki sebaran yang lebih luas ke arah kiri, sedangkan cluster 1 lebih menyebar ke kanan. Secara keseluruhan, visualisasi ini memperkuat hasil nilai silhouette yang relatif rendah (~0.21), di mana meskipun pemisahan dua kelompok utama, kualitas pemisahan tersebut belum optimal karena masih terdapat tumpang tindih antar cluster dan batas.
fviz_silhouette(sil_kmeans)## cluster size ave.sil.width
## 1 1 374 0.16
## 2 2 606 0.25
Visualisasi silhouette plot pada hasil K-Means, menunjukkan kualitas
pemisahan cluster berdasarkan nilai silhouette width (Si) untuk setiap
observasi. Pada grafik tersebut, setiap batang merepresentasikan satu
data, dengan panjang batang menunjukkan nilai silhouette-nya. Nilai Si
berada pada rentang -1 hingga 1, di mana nilai mendekati 1 menunjukkan
bahwa data sangat cocok dengan cluster-nya dan jauh dari cluster lain,
nilai mendekati 0 menunjukkan data berada di batas antara dua cluster,
sedangkan nilai negatif menunjukkan kemungkinan salah pengelompokan.
Dari output yang ditampilkan, terlihat bahwa sebagian besar nilai
silhouette berada pada rentang sekitar 0 hingga 0.4, dengan beberapa
data bahkan memiliki nilai mendekati 0 atau sedikit negatif (terutama
pada cluster 1 berwarna merah). Hal ini menunjukkan bahwa masih terdapat
data yang kurang jelas keanggotaannya dan berada di area overlap antar
cluster.
Selain itu, garis putus-putus merah pada grafik menunjukkan nilai rata-rata silhouette sebesar sekitar 0.21, yang tergolong rendah. Hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan kualitas clustering belum optimal, karena cluster yang terbentuk belum memiliki pemisahan yang kuat dan masih terdapat banyak data yang tidak terklasifikasi dengan jelas. Jika dibandingkan antar cluster, cluster 2 (warna biru) terlihat memiliki distribusi nilai silhouette yang sedikit lebih tinggi dan lebih stabil dibanding cluster 1, yang menunjukkan bahwa anggota cluster 2 relatif lebih konsisten. Sedangkan, cluster 1 memiliki variasi nilai silhouette yang lebih rendah bahkan mendekati negatif, yang menunjukkan bahwa cluster ini memiliki struktur yang lebih lemah dan kemungkinan mengandung data yang kurang tepat dalam pengelompokan.
##K-MEDIANS
kmedians_model <- pam(data_scaled, k = k_opt, metric = "manhattan")
sil_kmedians <- silhouette(kmedians_model$clustering, dist(data_scaled))
score_kmedians <- mean(sil_kmedians[,3])
score_kmedians## [1] 0.2079888Output yang dihasilkan adalah [1] 0.2079888, menunjukkan bahwa rata-rata nilai silhouette untuk hasil clustering K-Medians berada pada kisaran sekitar 0.21. Nilai ini tergolong rendah, karena nilai silhouette yang baik berada di atas 0.5. Nilai yang mendekati 0 menunjukkan bahwa banyak data berada di area perbatasan antar cluster, sehingga pemisahan antar kelompok tidak terlalu jelas. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun metode K-Medians berhasil membagi data menjadi dua cluster, struktur cluster yang terbentuk masih relatif lemah dan terdapat kemungkinan overlap antar cluster.
#Hasil Cluster K-Medians
kmedians_model$clustering## [1] 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2
## [38] 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## [75] 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
## [149] 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1
## [186] 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2
## [223] 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2
## [260] 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## [297] 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2
## [334] 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2
## [371] 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2
## [408] 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [445] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2
## [482] 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2
## [519] 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
## [556] 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
## [593] 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2
## [630] 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2
## [667] 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1
## [704] 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## [741] 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2
## [778] 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2
## [815] 1 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## [852] 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2
## [889] 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1
## [926] 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2
## [963] 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1Output diatas berupa deretan angka 1 dan 2 yang panjangnya sama dengan jumlah data dalam dataset. Dari pola output tersebut terlihat bahwa angka 2 muncul lebih sering dibandingkan angka 1, yang menunjukkan bahwa sebagian besar data dikelompokkan ke dalam cluster 2. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik mayoritas data memiliki kemiripan yang lebih kuat satu sama lain sehingga membentuk kelompok yang lebih besar, sedangkan cluster 1 berisi data dengan karakteristik yang lebih berbeda dari kelompok utama.
#Ukuran Cluster K-Medians
table(kmedians_model$clustering)##
## 1 2
## 300 680Hasil ini menunjukkan bahwa cluster 1 berisi 300 data, sedangkan cluster 2 berisi 680 data. Distribusi ini menunjukkan bahwa cluster 2 memiliki jumlah anggota yang jauh lebih besar dibandingkan cluster 1, sehingga pembagian cluster tidak seimbang. Ketidakseimbangan ini menunjukkan bahwa sebagian besar data memiliki karakteristik yang lebih mirip satu sama lain dan membentuk kelompok besar pada cluster 2, sedangkan cluster 1 hanya mewakili sebagian kecil data dengan pola yang berbeda.
fviz_cluster(kmedians_model, data = data_scaled)
Pada visualisasi cluster hasil K-Medians, grafik menunjukkan pemetaan
data ke dalam dua cluster menggunakan reduksi dimensi Principal
Component Analysis (PCA), yang direpresentasikan oleh sumbu Dim1 (29.8%)
dan Dim2 (12.6%). Dim1 menjelaskan variasi terbesar dalam data sehingga
menjadi pembeda utama antar cluster, sedangkan Dim2 memberikan variasi
tambahan yang lebih kecil. Dari plot terlihat bahwa cluster 1 (warna
merah) cenderung berada di sisi kanan dengan nilai Dim1 positif,
sementara cluster 2 (warna biru) berada di sisi kiri dengan nilai Dim1
negatif. Hal ini menunjukkan bahwa pemisahan utama antar cluster terjadi
secara horizontal berdasarkan komponen utama pertama, yang berarti
fitur-fitur dalam dataset memiliki kontribusi signifikan dalam
membedakan kedua kelompok pada dimensi tersebut.
Jika diamati lebih lanjut, terdapat area di sekitar titik tengah (sekitar Dim1 ≈ 0) di mana kedua cluster saling berdekatan bahkan saling tumpang tindih. Hal ini menunjukkan bahwa tidak semua data memiliki batas pemisahan yang jelas, sehingga terdapat sejumlah observasi yang berada di wilayah transisi antar cluster. Selain itu, bentuk convex hull pada masing-masing cluster menunjukkan bahwa cluster 2 memiliki penyebaran yang lebih luas ke arah kiri, sedangkan cluster 1 lebih terkonsentrasi di sisi kanan namun tetap memiliki variasi yang cukup besar.
##DBSCAN
# Cari eps dengan kNN plot
kNNdistplot(data_scaled, k = 5)
abline(h = 2, col = "red")
Output dari grafik tersebut menunjukkan bahwa pada awal kurva (sebelah
kiri), nilai jarak antar titik relatif kecil dan meningkat secara
perlahan, yang menandakan bahwa sebagian besar data berada dalam
kelompok yang cukup padat. Namun, pada bagian kanan grafik terlihat
adanya kenaikan yang cukup tajam (elbow knee point), yang menunjukkan
transisi dari area padat ke area yang lebih jarang (outlier atau noise).
Garis merah pada y = 2 dipilih karena berada tepat sebelum lonjakan
tajam tersebut, sehingga nilai eps = 2 dianggap sebagai batas optimal
untuk membedakan antara titik yang berada dalam cluster dan titik yang
dianggap noise. Maka, hasil visualisasi ini menunjukkan bahwa nilai eps
yang dipilih sudah cukup representatif untuk menangkap struktur
kepadatan data, di mana titik-titik di bawah garis merah akan cenderung
membentuk cluster, sedangkan titik di atasnya berpotensi menjadi noise
dalam proses DBSCAN.
# Sesuaikan eps berdasarkan grafik
eps_val <- 2
dbscan_model <- dbscan(data_scaled, eps = eps_val, minPts = 5)
cluster_db <- dbscan_model$cluster# Hilangkan noise
valid_idx <- cluster_db != 0
if(length(unique(cluster_db[valid_idx])) > 1){
sil_dbscan <- silhouette(cluster_db[valid_idx],
dist(data_scaled[valid_idx,]))
score_dbscan <- mean(sil_dbscan[,3])
} else {
score_dbscan <- NA
}#Cluster
cluster_db## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
## [38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0
## [112] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
## [149] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
## [186] 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [223] 1 1 1 1 3 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 3 0
## [260] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [297] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
## [334] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [371] 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [408] 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1
## [445] 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1
## [482] 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1
## [519] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [556] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [593] 0 1 1 2 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [630] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [667] 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0
## [704] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [741] 1 1 1 1 1 0 0 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
## [778] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1
## [815] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [852] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1
## [889] 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [926] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1
## [963] 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1Output yang ditampilkan menunjukkan bahwa sebagian besar data memiliki label 1, yang berarti mayoritas data tergabung dalam satu cluster utama. Selain itu, terdapat beberapa data dengan label 0 yang menandakan bahwa data tersebut dianggap sebagai noise karena tidak memiliki cukup tetangga dalam radius eps. Disisi lain, label 2 dan 3 muncul dalam jumlah yang sangat sedikit, yang menunjukkan adanya cluster kecil dengan kepadatan yang terbatas. Pola ini menunjukkan bahwa struktur data didominasi oleh satu kelompok besar, dengan beberapa kelompok kecil dan sejumlah outlier yang tersebar.
#Jumlah Cluster dan Noise
table(cluster_db)## cluster_db
## 0 1 2 3
## 90 878 6 6Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat 90 data yang dikategorikan sebagai noise (cluster 0), 878 data dalam cluster utama (cluster 1), serta masing-masing 6 data dalam cluster 2 dan cluster 3. Distribusi ini menunjukkan bahwa sebagian besar data sangat terkonsentrasi dalam satu cluster besar, sedangkan cluster lain sangat kecil dan cenderung tidak signifikan. Keberadaan 90 noise juga menunjukkan bahwa DBSCAN berhasil mengidentifikasi sejumlah data yang tidak mengikuti pola umum, yang merupakan keunggulan utama metode ini.
score_dbscan## [1] 0.1828381Nilai silhouette sebesar ~0.18 menunjukkan bahwa kualitas clustering DBSCAN tergolong rendah. Hal ini berarti bahwa pemisahan antar cluster tidak terlalu jelas dan banyak data yang berada di area perbatasan antar cluster. Selain itu, dominasi satu cluster besar (cluster 1) serta keberadaan cluster kecil yang sangat sedikit juga berkontribusi terhadap rendahnya nilai silhouette. Dibandingkan dengan K-Means (~0.21) dan K-Medians (~0.21), nilai ini lebih rendah, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada dataset ini, DBSCAN belum mampu menghasilkan struktur cluster yang optimal meskipun memiliki keunggulan dalam mendeteksi noise.
fviz_cluster(list(data = data_scaled, cluster = cluster_db))
Pada visualisasi cluster hasil DBSCAN, grafik menampilkan pemetaan data
ke dalam empat kelompok yang diproyeksikan ke dalam dua dimensi
menggunakan reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA) dengan
sumbu Dim1 (29.8%) dan Dim2 (12.6%). Algoritma ini menemukan struktur
cluster berdasarkan kerapatan (densitas) titik-titik data di ruang
fitur. Dim1 menjelaskan proporsi variasi terbesar dalam data sebesar
29.8%, sehingga menjadi dimensi pembeda utama, sedangkan Dim2 sebesar
12.6% variasi tambahan yang melengkapi gambaran distribusi data secara
keseluruhan.
Dari grafik terlihat bahwa DBSCAN menghasilkan empat kelompok yang ditandai dengan empat simbol dan warna berbeda, yaitu cluster 0 (lingkaran merah muda), cluster 1 (segitiga hijau), cluster 2 (kotak biru muda), dan cluster 3 (tanda plus ungu). Cluster 1 yang ditandai segitiga hijau mendominasi hampir seluruh ruang plot dan mencakup sebagian besar observasi dalam dataset. Titik-titik hijau ini tersebar merata dari nilai Dim1 sekitar -3 hingga +4 dan Dim2 sekitar -4 hingga +3, dengan konsentrasi tertinggi di sekitar titik pusat grafik. Penyebaran yang sangat luas ini menunjukkan bahwa DBSCAN mengidentifikasi sebagian besar data sebagai satu populasi besar yang saling terhubung secara densitas, tanpa celah yang cukup signifikan untuk memisahkannya menjadi sub-kelompok yang lebih kecil.
Cluster 0 yang ditandai dengan lingkaran merah muda tersebar di bagian tepi dan pinggiran grafik, mencakup titik-titik yang berada di luar batas inti cluster 1. Keberadaan cluster 0 dalam konteks DBSCAN merepresentasikan titik-titik noise atau outlier, yaitu observasi yang tidak memenuhi syarat minimum jumlah tetangga dalam radius epsilon yang ditetapkan, sehingga tidak dapat dikategorikan ke dalam cluster manapun yang terdeteksi secara padat. Hal ini terlihat dari posisi titik-titik merah muda yang tersebar di sudut-sudut ekstrem grafik, seperti di pojok kiri bawah (observasi 331, 642, 100), pojok kiri atas (observasi 240, 418), dan pojok kanan (observasi 667, 248), yang jauh dari pusat data.
Cluster 2 yang ditandai kotak biru muda dan cluster 3 yang ditandai tanda plus ungu hanya memiliki sangat sedikit anggota yang terlihat dari simbol yang hampir tidak kelihatan di tengah grafik, berdesakan di antara dominasi titik-titik hijau. Keberadaan dua cluster kecil ini menunjukkan adanya sekelompok kecil observasi yang secara lokal memiliki kerapatan tinggi namun terpisah dari cluster 1 yang besar, meskipun pemisahan tersebut tampaknya sangat tipis dan nyaris tidak signifikan secara visual.
Jika diamati lebih lanjut, convex hull yang membungkus cluster 1 (area kuning kehijauan) hampir sepenuhnya terangkum di dalam convex hull cluster 0 (area merah muda yang lebih luas). Kondisi ini mengartikan bahwa batas antara titik-titik yang dianggap inti cluster dan yang dianggap noise tidak memiliki pemisahan spasial yang tegas. Keduanya menempati wilayah yang saling tumpang tindih secara geometris.
##MEAN SHIFT
# Convert data sclaed ke matrix
data_matrix <- as.matrix(data_scaled)# Bandwidth harus vector
bw <- rep(1, ncol(data_matrix))# Mean Shift
meanshift_model <- meanShift(data_matrix, bandwidth = bw)# Cluster
cluster_ms <- meanshift_model$assignment
cluster_ms## [,1]
## [1,] 1
## [2,] 2
## [3,] 3
## [4,] 4
## [5,] 5
## [6,] 6
## [7,] 7
## [8,] 8
## [9,] 9
## [10,] 4
## [11,] 10
## [12,] 11
## [13,] 12
## [14,] 13
## [15,] 14
## [16,] 15
## [17,] 4
## [18,] 16
## [19,] 17
## [20,] 18
## [21,] 19
## [22,] 20
## [23,] 21
## [24,] 8
## [25,] 22
## [26,] 23
## [27,] 24
## [28,] 25
## [29,] 20
## [30,] 26
## [31,] 27
## [32,] 28
## [33,] 29
## [34,] 30
## [35,] 4
## [36,] 31
## [37,] 4
## [38,] 4
## [39,] 32
## [40,] 3
## [41,] 20
## [42,] 6
## [43,] 3
## [44,] 3
## [45,] 3
## [46,] 6
## [47,] 33
## [48,] 3
## [49,] 4
## [50,] 34
## [51,] 7
## [52,] 35
## [53,] 36
## [54,] 19
## [55,] 7
## [56,] 20
## [57,] 37
## [58,] 31
## [59,] 38
## [60,] 39
## [61,] 40
## [62,] 41
## [63,] 4
## [64,] 8
## [65,] 3
## [66,] 35
## [67,] 42
## [68,] 31
## [69,] 3
## [70,] 31
## [71,] 43
## [72,] 44
## [73,] 35
## [74,] 45
## [75,] 46
## [76,] 47
## [77,] 8
## [78,] 48
## [79,] 7
## [80,] 4
## [81,] 49
## [82,] 3
## [83,] 50
## [84,] 43
## [85,] 51
## [86,] 7
## [87,] 35
## [88,] 7
## [89,] 52
## [90,] 45
## [91,] 4
## [92,] 8
## [93,] 53
## [94,] 38
## [95,] 54
## [96,] 31
## [97,] 55
## [98,] 19
## [99,] 55
## [100,] 56
## [101,] 3
## [102,] 8
## [103,] 57
## [104,] 8
## [105,] 6
## [106,] 58
## [107,] 59
## [108,] 21
## [109,] 60
## [110,] 61
## [111,] 62
## [112,] 45
## [113,] 43
## [114,] 35
## [115,] 44
## [116,] 62
## [117,] 63
## [118,] 3
## [119,] 31
## [120,] 64
## [121,] 65
## [122,] 30
## [123,] 66
## [124,] 67
## [125,] 25
## [126,] 4
## [127,] 8
## [128,] 30
## [129,] 20
## [130,] 31
## [131,] 45
## [132,] 68
## [133,] 69
## [134,] 17
## [135,] 70
## [136,] 59
## [137,] 61
## [138,] 71
## [139,] 31
## [140,] 8
## [141,] 70
## [142,] 4
## [143,] 42
## [144,] 31
## [145,] 31
## [146,] 11
## [147,] 72
## [148,] 73
## [149,] 62
## [150,] 74
## [151,] 35
## [152,] 31
## [153,] 4
## [154,] 31
## [155,] 45
## [156,] 4
## [157,] 35
## [158,] 75
## [159,] 76
## [160,] 20
## [161,] 45
## [162,] 7
## [163,] 43
## [164,] 33
## [165,] 64
## [166,] 33
## [167,] 77
## [168,] 3
## [169,] 44
## [170,] 31
## [171,] 30
## [172,] 78
## [173,] 8
## [174,] 7
## [175,] 31
## [176,] 43
## [177,] 31
## [178,] 31
## [179,] 31
## [180,] 33
## [181,] 79
## [182,] 80
## [183,] 81
## [184,] 42
## [185,] 82
## [186,] 62
## [187,] 30
## [188,] 4
## [189,] 83
## [190,] 7
## [191,] 84
## [192,] 85
## [193,] 86
## [194,] 6
## [195,] 31
## [196,] 70
## [197,] 64
## [198,] 87
## [199,] 8
## [200,] 52
## [201,] 88
## [202,] 3
## [203,] 58
## [204,] 31
## [205,] 3
## [206,] 8
## [207,] 3
## [208,] 33
## [209,] 45
## [210,] 7
## [211,] 64
## [212,] 89
## [213,] 45
## [214,] 4
## [215,] 6
## [216,] 90
## [217,] 20
## [218,] 3
## [219,] 73
## [220,] 71
## [221,] 91
## [222,] 42
## [223,] 92
## [224,] 70
## [225,] 93
## [226,] 7
## [227,] 52
## [228,] 19
## [229,] 8
## [230,] 94
## [231,] 31
## [232,] 95
## [233,] 8
## [234,] 4
## [235,] 96
## [236,] 31
## [237,] 9
## [238,] 3
## [239,] 22
## [240,] 97
## [241,] 58
## [242,] 98
## [243,] 33
## [244,] 4
## [245,] 70
## [246,] 31
## [247,] 33
## [248,] 99
## [249,] 20
## [250,] 31
## [251,] 63
## [252,] 4
## [253,] 100
## [254,] 101
## [255,] 4
## [256,] 33
## [257,] 7
## [258,] 52
## [259,] 102
## [260,] 103
## [261,] 9
## [262,] 61
## [263,] 35
## [264,] 104
## [265,] 6
## [266,] 105
## [267,] 106
## [268,] 71
## [269,] 33
## [270,] 107
## [271,] 70
## [272,] 33
## [273,] 108
## [274,] 109
## [275,] 110
## [276,] 21
## [277,] 25
## [278,] 30
## [279,] 8
## [280,] 91
## [281,] 3
## [282,] 111
## [283,] 13
## [284,] 112
## [285,] 64
## [286,] 8
## [287,] 113
## [288,] 114
## [289,] 6
## [290,] 20
## [291,] 115
## [292,] 7
## [293,] 4
## [294,] 31
## [295,] 20
## [296,] 35
## [297,] 31
## [298,] 3
## [299,] 63
## [300,] 62
## [301,] 20
## [302,] 116
## [303,] 117
## [304,] 4
## [305,] 112
## [306,] 64
## [307,] 30
## [308,] 118
## [309,] 119
## [310,] 120
## [311,] 33
## [312,] 4
## [313,] 43
## [314,] 80
## [315,] 91
## [316,] 35
## [317,] 121
## [318,] 4
## [319,] 122
## [320,] 123
## [321,] 31
## [322,] 4
## [323,] 124
## [324,] 8
## [325,] 31
## [326,] 125
## [327,] 126
## [328,] 127
## [329,] 71
## [330,] 81
## [331,] 128
## [332,] 71
## [333,] 35
## [334,] 91
## [335,] 8
## [336,] 17
## [337,] 129
## [338,] 6
## [339,] 46
## [340,] 31
## [341,] 130
## [342,] 131
## [343,] 43
## [344,] 132
## [345,] 45
## [346,] 20
## [347,] 62
## [348,] 31
## [349,] 44
## [350,] 133
## [351,] 3
## [352,] 33
## [353,] 10
## [354,] 70
## [355,] 7
## [356,] 20
## [357,] 35
## [358,] 42
## [359,] 134
## [360,] 135
## [361,] 4
## [362,] 13
## [363,] 54
## [364,] 7
## [365,] 43
## [366,] 57
## [367,] 59
## [368,] 3
## [369,] 43
## [370,] 69
## [371,] 64
## [372,] 136
## [373,] 137
## [374,] 138
## [375,] 3
## [376,] 139
## [377,] 140
## [378,] 7
## [379,] 31
## [380,] 35
## [381,] 7
## [382,] 141
## [383,] 3
## [384,] 31
## [385,] 142
## [386,] 143
## [387,] 144
## [388,] 19
## [389,] 31
## [390,] 4
## [391,] 46
## [392,] 7
## [393,] 145
## [394,] 4
## [395,] 111
## [396,] 103
## [397,] 64
## [398,] 129
## [399,] 70
## [400,] 43
## [401,] 31
## [402,] 146
## [403,] 31
## [404,] 70
## [405,] 57
## [406,] 145
## [407,] 35
## [408,] 133
## [409,] 147
## [410,] 148
## [411,] 3
## [412,] 149
## [413,] 150
## [414,] 151
## [415,] 91
## [416,] 152
## [417,] 4
## [418,] 153
## [419,] 141
## [420,] 154
## [421,] 155
## [422,] 3
## [423,] 52
## [424,] 4
## [425,] 129
## [426,] 156
## [427,] 157
## [428,] 70
## [429,] 7
## [430,] 7
## [431,] 30
## [432,] 149
## [433,] 158
## [434,] 159
## [435,] 160
## [436,] 4
## [437,] 7
## [438,] 161
## [439,] 31
## [440,] 3
## [441,] 4
## [442,] 6
## [443,] 31
## [444,] 20
## [445,] 63
## [446,] 7
## [447,] 162
## [448,] 31
## [449,] 69
## [450,] 22
## [451,] 4
## [452,] 31
## [453,] 43
## [454,] 163
## [455,] 31
## [456,] 164
## [457,] 35
## [458,] 64
## [459,] 87
## [460,] 4
## [461,] 111
## [462,] 20
## [463,] 19
## [464,] 111
## [465,] 164
## [466,] 165
## [467,] 20
## [468,] 166
## [469,] 167
## [470,] 20
## [471,] 168
## [472,] 70
## [473,] 141
## [474,] 111
## [475,] 64
## [476,] 105
## [477,] 64
## [478,] 42
## [479,] 169
## [480,] 170
## [481,] 3
## [482,] 63
## [483,] 8
## [484,] 171
## [485,] 172
## [486,] 64
## [487,] 43
## [488,] 173
## [489,] 167
## [490,] 111
## [491,] 42
## [492,] 7
## [493,] 20
## [494,] 174
## [495,] 31
## [496,] 11
## [497,] 20
## [498,] 93
## [499,] 129
## [500,] 62
## [501,] 175
## [502,] 176
## [503,] 45
## [504,] 33
## [505,] 111
## [506,] 177
## [507,] 3
## [508,] 178
## [509,] 125
## [510,] 167
## [511,] 179
## [512,] 21
## [513,] 31
## [514,] 180
## [515,] 20
## [516,] 95
## [517,] 111
## [518,] 69
## [519,] 3
## [520,] 111
## [521,] 4
## [522,] 125
## [523,] 84
## [524,] 8
## [525,] 181
## [526,] 182
## [527,] 149
## [528,] 3
## [529,] 31
## [530,] 31
## [531,] 43
## [532,] 35
## [533,] 91
## [534,] 3
## [535,] 43
## [536,] 45
## [537,] 183
## [538,] 184
## [539,] 89
## [540,] 62
## [541,] 45
## [542,] 42
## [543,] 33
## [544,] 20
## [545,] 39
## [546,] 4
## [547,] 8
## [548,] 33
## [549,] 91
## [550,] 7
## [551,] 31
## [552,] 82
## [553,] 111
## [554,] 71
## [555,] 9
## [556,] 185
## [557,] 4
## [558,] 31
## [559,] 70
## [560,] 111
## [561,] 81
## [562,] 186
## [563,] 63
## [564,] 45
## [565,] 43
## [566,] 25
## [567,] 187
## [568,] 188
## [569,] 189
## [570,] 3
## [571,] 190
## [572,] 6
## [573,] 191
## [574,] 70
## [575,] 192
## [576,] 112
## [577,] 111
## [578,] 31
## [579,] 4
## [580,] 19
## [581,] 3
## [582,] 149
## [583,] 91
## [584,] 4
## [585,] 7
## [586,] 7
## [587,] 4
## [588,] 4
## [589,] 193
## [590,] 9
## [591,] 3
## [592,] 70
## [593,] 194
## [594,] 107
## [595,] 45
## [596,] 30
## [597,] 7
## [598,] 35
## [599,] 85
## [600,] 35
## [601,] 4
## [602,] 195
## [603,] 28
## [604,] 142
## [605,] 196
## [606,] 59
## [607,] 42
## [608,] 45
## [609,] 197
## [610,] 8
## [611,] 35
## [612,] 61
## [613,] 198
## [614,] 199
## [615,] 200
## [616,] 167
## [617,] 31
## [618,] 201
## [619,] 62
## [620,] 20
## [621,] 4
## [622,] 202
## [623,] 19
## [624,] 31
## [625,] 4
## [626,] 30
## [627,] 203
## [628,] 129
## [629,] 20
## [630,] 204
## [631,] 70
## [632,] 75
## [633,] 20
## [634,] 93
## [635,] 4
## [636,] 9
## [637,] 68
## [638,] 59
## [639,] 141
## [640,] 4
## [641,] 205
## [642,] 206
## [643,] 164
## [644,] 4
## [645,] 207
## [646,] 4
## [647,] 3
## [648,] 6
## [649,] 3
## [650,] 208
## [651,] 166
## [652,] 167
## [653,] 4
## [654,] 4
## [655,] 209
## [656,] 210
## [657,] 31
## [658,] 63
## [659,] 6
## [660,] 70
## [661,] 211
## [662,] 3
## [663,] 77
## [664,] 8
## [665,] 142
## [666,] 3
## [667,] 212
## [668,] 22
## [669,] 7
## [670,] 70
## [671,] 6
## [672,] 213
## [673,] 43
## [674,] 31
## [675,] 43
## [676,] 4
## [677,] 167
## [678,] 214
## [679,] 11
## [680,] 141
## [681,] 31
## [682,] 33
## [683,] 5
## [684,] 33
## [685,] 138
## [686,] 215
## [687,] 43
## [688,] 31
## [689,] 8
## [690,] 35
## [691,] 31
## [692,] 7
## [693,] 6
## [694,] 4
## [695,] 113
## [696,] 91
## [697,] 3
## [698,] 43
## [699,] 167
## [700,] 8
## [701,] 31
## [702,] 216
## [703,] 217
## [704,] 20
## [705,] 6
## [706,] 8
## [707,] 31
## [708,] 17
## [709,] 43
## [710,] 4
## [711,] 103
## [712,] 43
## [713,] 6
## [714,] 25
## [715,] 8
## [716,] 141
## [717,] 4
## [718,] 218
## [719,] 219
## [720,] 220
## [721,] 62
## [722,] 21
## [723,] 112
## [724,] 43
## [725,] 7
## [726,] 216
## [727,] 30
## [728,] 91
## [729,] 52
## [730,] 221
## [731,] 45
## [732,] 3
## [733,] 35
## [734,] 25
## [735,] 141
## [736,] 31
## [737,] 30
## [738,] 103
## [739,] 59
## [740,] 7
## [741,] 68
## [742,] 222
## [743,] 31
## [744,] 35
## [745,] 31
## [746,] 3
## [747,] 223
## [748,] 52
## [749,] 20
## [750,] 35
## [751,] 224
## [752,] 141
## [753,] 105
## [754,] 31
## [755,] 149
## [756,] 31
## [757,] 31
## [758,] 31
## [759,] 64
## [760,] 43
## [761,] 112
## [762,] 19
## [763,] 3
## [764,] 31
## [765,] 89
## [766,] 8
## [767,] 64
## [768,] 69
## [769,] 192
## [770,] 3
## [771,] 43
## [772,] 70
## [773,] 31
## [774,] 64
## [775,] 79
## [776,] 225
## [777,] 31
## [778,] 163
## [779,] 31
## [780,] 6
## [781,] 90
## [782,] 129
## [783,] 3
## [784,] 6
## [785,] 141
## [786,] 145
## [787,] 80
## [788,] 4
## [789,] 20
## [790,] 138
## [791,] 3
## [792,] 226
## [793,] 227
## [794,] 166
## [795,] 43
## [796,] 228
## [797,] 33
## [798,] 7
## [799,] 229
## [800,] 187
## [801,] 142
## [802,] 91
## [803,] 17
## [804,] 35
## [805,] 149
## [806,] 230
## [807,] 35
## [808,] 229
## [809,] 175
## [810,] 165
## [811,] 192
## [812,] 231
## [813,] 232
## [814,] 35
## [815,] 233
## [816,] 35
## [817,] 234
## [818,] 192
## [819,] 188
## [820,] 84
## [821,] 81
## [822,] 35
## [823,] 8
## [824,] 80
## [825,] 43
## [826,] 31
## [827,] 129
## [828,] 4
## [829,] 209
## [830,] 113
## [831,] 31
## [832,] 33
## [833,] 167
## [834,] 70
## [835,] 185
## [836,] 175
## [837,] 22
## [838,] 30
## [839,] 8
## [840,] 35
## [841,] 4
## [842,] 4
## [843,] 3
## [844,] 141
## [845,] 70
## [846,] 107
## [847,] 7
## [848,] 4
## [849,] 8
## [850,] 167
## [851,] 111
## [852,] 158
## [853,] 62
## [854,] 222
## [855,] 68
## [856,] 167
## [857,] 222
## [858,] 13
## [859,] 31
## [860,] 235
## [861,] 17
## [862,] 3
## [863,] 32
## [864,] 33
## [865,] 141
## [866,] 4
## [867,] 71
## [868,] 236
## [869,] 8
## [870,] 51
## [871,] 81
## [872,] 7
## [873,] 192
## [874,] 31
## [875,] 4
## [876,] 3
## [877,] 39
## [878,] 6
## [879,] 7
## [880,] 25
## [881,] 31
## [882,] 141
## [883,] 81
## [884,] 101
## [885,] 149
## [886,] 237
## [887,] 4
## [888,] 8
## [889,] 238
## [890,] 8
## [891,] 25
## [892,] 43
## [893,] 239
## [894,] 4
## [895,] 33
## [896,] 33
## [897,] 103
## [898,] 4
## [899,] 42
## [900,] 4
## [901,] 4
## [902,] 240
## [903,] 241
## [904,] 52
## [905,] 64
## [906,] 39
## [907,] 8
## [908,] 239
## [909,] 111
## [910,] 45
## [911,] 70
## [912,] 91
## [913,] 201
## [914,] 192
## [915,] 43
## [916,] 242
## [917,] 243
## [918,] 31
## [919,] 167
## [920,] 4
## [921,] 10
## [922,] 6
## [923,] 35
## [924,] 31
## [925,] 12
## [926,] 133
## [927,] 244
## [928,] 64
## [929,] 19
## [930,] 31
## [931,] 45
## [932,] 109
## [933,] 64
## [934,] 31
## [935,] 70
## [936,] 31
## [937,] 3
## [938,] 245
## [939,] 245
## [940,] 246
## [941,] 145
## [942,] 31
## [943,] 247
## [944,] 4
## [945,] 62
## [946,] 43
## [947,] 7
## [948,] 4
## [949,] 9
## [950,] 248
## [951,] 4
## [952,] 249
## [953,] 83
## [954,] 250
## [955,] 251
## [956,] 34
## [957,] 103
## [958,] 6
## [959,] 4
## [960,] 62
## [961,] 252
## [962,] 43
## [963,] 8
## [964,] 253
## [965,] 30
## [966,] 3
## [967,] 179
## [968,] 31
## [969,] 3
## [970,] 4
## [971,] 45
## [972,] 62
## [973,] 254
## [974,] 43
## [975,] 255
## [976,] 7
## [977,] 3
## [978,] 4
## [979,] 4
## [980,] 72Output yang ditampilkan menunjukkan bahwa jumlah cluster yang terbentuk sangat banyak, bahkan mencapai ratusan cluster. Hal ini dapat dilihat dari variasi label cluster yang muncul hingga angka yang tinggi. Kondisi ini menunjukkan bahwa metode Mean Shift membagi data menjadi banyak kelompok kecil. Beberapa cluster memiliki jumlah anggota yang cukup besar, namun sebagian besar cluster hanya berisi sedikit data, bahkan ada yang hanya terdiri dari satu atau dua observasi. Pola ini menunjukkan bahwa data tidak terkonsentrasi dalam beberapa kelompok besar, melainkan tersebar dalam banyak kelompok kecil yang terfragmentasi.
Kondisi ini terjadi ketika parameter bandwidth pada Mean Shift terlalu kecil, sehingga algoritma menjadi sangat sensitif terhadap variasi lokal dalam data. Akibatnya, setiap kepadatan kecil dianggap sebagai cluster tersendiri. Hal ini menyebabkan over-clustering, yaitu kondisi di mana jumlah cluster terlalu banyak dan tidak merepresentasikan struktur data secara umum.
# Silhouette
if(length(unique(cluster_ms)) > 1){
sil_ms <- silhouette(cluster_ms, dist(data_scaled))
score_ms <- mean(sil_ms[,3])
} else {
score_ms <- NA
}score_ms## [1] -0.1080996Output yang dihasilkan sebesar -0.1080996 menunjukkan bahwa kualitas clustering yang dihasilkan oleh Mean Shift tergolong buruk. Nilai negatif ini menunjukkan bahwa sebagian besar data lebih dekat dengan cluster lain dibandingkan dengan cluster tempat data tersebut berada. Hal ini menandakan bahwa struktur cluster yang terbentuk tidak jelas dan terjadi banyak tumpang tindih antar cluster.
#Jumlah Cluster
table(cluster_ms)## cluster_ms
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
## 1 1 52 74 2 22 37 36 7 3 4 2 4 1 1 1 6 1 10 27
## 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
## 5 5 1 1 8 1 1 2 1 14 78 2 22 2 30 1 1 2 4 1
## 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
## 1 10 31 4 19 3 1 1 1 1 2 8 1 2 2 1 3 3 6 1
## 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
## 4 14 7 18 1 1 1 4 5 22 7 2 2 1 2 1 2 1 2 4
## 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
## 6 2 2 3 2 1 2 1 3 2 12 1 3 1 2 1 1 1 1 1
## 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120
## 2 1 6 1 3 1 3 1 2 1 14 5 3 1 1 1 1 1 1 1
## 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140
## 1 1 1 1 3 1 1 1 7 1 1 1 3 1 1 1 1 3 1 1
## 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
## 12 4 1 1 4 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1
## 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
## 1 1 2 3 2 3 11 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1
## 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200
## 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 6 1 1 1 1 1 1 1 1
## 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220
## 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
## 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240
## 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
## 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255
## 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Hasil output menunjukkan bahwa jumlah cluster yang terbentuk sangat banyak, yaitu mencapai lebih dari 250 cluster. Beberapa cluster memiliki jumlah anggota yang cukup besar, seperti cluster 4, cluster 31, dan cluster 3 yang memiliki puluhan anggota. Namun, sebagian besar cluster lainnya hanya berisi satu atau dua data saja. Pola ini menunjukkan bahwa data terbagi menjadi banyak kelompok kecil yang tidak merata. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa algoritma Mean Shift mengalami over-clustering, yaitu membentuk terlalu banyak cluster kecil sehingga tidak mampu merepresentasikan struktur data secara keseluruhan. Hal ini disebabkan oleh pemilihan parameter bandwidth yang terlalu kecil, sehingga setiap variasi kecil dalam data dianggap sebagai cluster tersendiri.
fviz_cluster(list(data = data_scaled, cluster = cluster_ms),
geom = "point",
shape = 19)
Dari grafik terlihat bahwa Mean Shift menghasilkan jumlah cluster yang
sangat banyak, terlihat dari banyaknya warna berbeda yang tersebar di
seluruh area plot, dengan label warna merah di sebelah kanan yang
mencantumkan hingga 255 label cluster. Kondisi ini merupakan efek dari
nilai bandwidth yang ditetapkan terlalu kecil, yaitu bw = 1 untuk setiap
dimensi. Bandwidth yang kecil menyebabkan algoritma terlalu sensitif
terhadap variasi lokal dalam data, sehingga setiap kelompok kecil titik
yang secara lokal berdekatan dianggap sebagai modus tersendiri dan
membentuk cluster yang terpisah.
Jika diamati lebih lanjut, titik-titik data tersebar di seluruh ruang plot dari Dim1 sekitar -3 hingga +5 dan Dim2 sekitar -4.5 hingga +4, dengan konsentrasi tertinggi di sekitar pusat grafik. Namun tidak terdapat satu pun cluster yang secara jelas mendominasi wilayah tertentu secara eksklusif. Setiap warna hanya mewakili beberapa titik, dan warna-warna tersebut merata di seluruh area tanpa pola spasial yang tegas. Hal ini menunjukkan bahwa pembagian cluster yang dihasilkan tidak menunjukkan struktur kelompok yang sempurna.
##Fuzzy C-Means
fcm_model <- fcm(data_scaled, centers = k_opt)
cluster_fcm <- apply(fcm_model$u, 1, which.max)
sil_fcm <- silhouette(cluster_fcm, dist(data_scaled))
score_fcm <- mean(sil_fcm[,3])#Derajat keanggotaan
head(fcm_model$u)## Cluster 1 Cluster 2
## 1 0.2966420 0.7033580
## 2 0.3877458 0.6122542
## 3 0.5774000 0.4226000
## 4 0.6410730 0.3589270
## 5 0.3817986 0.6182014
## 6 0.6713357 0.3286643Output yang ditampilkan menunjukkan bahwa setiap data memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu terhadap Cluster 1 dan Cluster 2. Seperti pada data pertama memiliki nilai 0.2966420 untuk Cluster 1 dan 0.7033580 untuk Cluster 2, yang berarti data tersebut lebih cenderung masuk ke Cluster 2, namun masih memiliki keterkaitan dengan Cluster 1. Hal ini menunjukkan bahwa batas antar cluster tidak tegas.
cluster_fcm## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
## 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2
## 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
## 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1
## 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2
## 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1
## 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
## 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1
## 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120
## 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1
## 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140
## 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1
## 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
## 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
## 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
## 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1
## 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200
## 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2
## 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220
## 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2
## 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240
## 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1
## 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260
## 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2
## 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280
## 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1
## 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300
## 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2
## 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320
## 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1
## 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340
## 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1
## 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360
## 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1
## 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380
## 1 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2
## 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400
## 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2
## 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420
## 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2
## 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440
## 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1
## 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460
## 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 1
## 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480
## 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 2
## 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500
## 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2
## 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520
## 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1
## 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540
## 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1
## 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560
## 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1
## 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580
## 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2
## 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600
## 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1
## 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620
## 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1
## 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640
## 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1
## 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660
## 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1
## 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680
## 2 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1
## 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700
## 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1
## 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720
## 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2
## 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740
## 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1
## 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760
## 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1
## 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780
## 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1
## 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800
## 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2
## 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820
## 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2
## 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840
## 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1
## 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860
## 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2
## 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880
## 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2
## 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900
## 1 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1
## 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920
## 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1
## 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940
## 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2
## 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960
## 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1
## 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980
## 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2#Jumlah Cluster
table(cluster_fcm)## cluster_fcm
## 1 2
## 547 433Output menunjukkan bahwa seluruh data hanya terbagi ke dalam dua cluster, yaitu cluster 1 dan cluster 2. Menunjukkan jumlah anggota pada masing-masing cluster, yaitu sebanyak 547 data pada cluster 1 dan 433 data pada cluster 2. Distribusi ini cukup seimbang meskipun cluster 1 memiliki jumlah anggota yang sedikit lebih banyak dibandingkan cluster 2.
#Silhouette
score_fcm## [1] 0.200511Nilai silhouette berada pada rentang -1 hingga 1, di mana semakin mendekati 1 menunjukkan kualitas cluster yang semakin baik, sedangkan nilai mendekati 0 menunjukkan adanya overlap antar cluster. Nilai 0.200511 ini menunjukkan bahwa struktur cluster yang terbentuk masih tergolong lemah hingga sedang, dengan kemungkinan adanya beberapa data yang berada di batas antar cluster.
fviz_cluster(list(data = data_scaled, cluster = cluster_fcm))
Pada visualisasi cluster hasil Fuzzy C-Means, grafik menampilkan
pemetaan data ke dalam dua kelompok yang direpresentasikan ke dalam dua
dimensi menggunakan reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA)
dengan sumbu Dim1 (29.8%) dan Dim2 (12.6%). Visualisasi yang ditampilkan
ini merupakan representasi hard clustering, yaitu hasil konversi dari
keanggotaan fuzzy ke label tunggal per observasi menggunakan prinsip
keanggotaan tertinggi, sehingga setiap titik data hanya ditampilkan
dalam satu warna meskipun secara matematis setiap observasi sebenarnya
memiliki derajat keanggotaan ke kedua cluster sekaligus. Dim1
menjelaskan 29.8% total variasi data dan menjadi dimensi dengan pembeda
terbesar antar cluster, sedangkan Dim2 sebesar 12.6% variasi tambahan
yang melengkapi gambaran distribusi data secara dua dimensi.
Dari grafik terlihat bahwa Fuzzy C-Means menghasilkan dua cluster yang cukup jelas secara visual, yaitu cluster 1 (lingkaran merah muda) yang mendominasi sisi kiri grafik dan cluster 2 (segitiga biru muda) yang mendominasi sisi kanan grafik. Cluster 1 terkonsentrasi di wilayah dengan nilai Dim1 negatif hingga sekitar 0, sedangkan cluster 2 menempati wilayah dengan nilai Dim1 positif hingga sekitar +5. Pola distribusi ini menunjukkan bahwa pemisahan utama antar kedua cluster terjadi secara horizontal sepanjang sumbu Dim1, yang berarti fitur-fitur dalam dataset yang paling banyak dikontribusikan ke komponen utama pertama adalah variabel-variabel yang paling berperan dalam membedakan kedua kelompok pelanggan ini.
Jika diamati lebih lanjut, terdapat zona transisi yang cukup lebar di sekitar Dim1 ≈ 0 hingga +1, di mana titik-titik dari kedua cluster saling berdekatan dan sebagian saling tumpang tindih. Titik-titik yang berada di zona ini memiliki derajat keanggotaan yang hampir seimbang antara cluster 1 dan cluster (seperti 52% cluster 1 dan 48% cluster 2). Convex hull cluster 1 (area merah muda) membentang dari sudut kiri atas hingga kiri bawah grafik, dengan beberapa titik ekstrem seperti observasi 240, 418, 385 di sisi kiri atas dan observasi 331, 100 di sisi kiri bawah yang menjadi batas terluar kelompok ini. Sedangkan convex hull cluster 2 (area biru muda) membentang dari sekitar pusat grafik ke arah kanan, dengan titik-titik ekstrem seperti observasi 667, 248 di pojok kanan atas dan observasi 642, 484 di bagian bawah. Kedua convex hull ini saling tumpang tindih secara signifikan di area tengah grafik, yang mencerminkan bahwa secara geometris tidak ada batas pemisahan yang sempurna dan tegas antara kedua cluster.
#PERBANDINGAN METODE
results <- data.frame(
Method = c("KMeans","KMedians","DBSCAN","MeanShift","FuzzyCMeans"),
Silhouette = c(score_kmeans, score_kmedians,
score_dbscan, score_ms, score_fcm)
)results <- results %>% arrange(desc(Silhouette))
print(results)## Method Silhouette
## 1 KMeans 0.2131536
## 2 KMedians 0.2079888
## 3 FuzzyCMeans 0.2005110
## 4 DBSCAN 0.1828381
## 5 MeanShift -0.1080996Output yang ditampilkan menunjukkan urutan metode clustering berdasarkan performanya, yaitu K-Means berada di peringkat pertama dengan nilai Silhouette sebesar 0.2131536, diikuti oleh K-Medians dengan nilai 0.2079888, kemudian Fuzzy C-Means dengan nilai 0.2005110, DBSCAN dengan nilai 0.1828381, dan terakhir Mean Shift dengan nilai negatif sebesar -0.1080996. Nilai negatif pada Mean Shift mengartikan bahwa banyak data kemungkinan berada pada cluster yang kurang tepat atau terjadi overlap yang cukup tinggi antar cluster, sehingga kualitas clustering-nya paling rendah dibandingkan metode lainnya.
Perbedaan nilai antar metode sebenarnya tidak terlalu jauh untuk tiga metode teratas (K-Means, K-Medians, dan Fuzzy C-Means), yang menunjukkan bahwa ketiganya memiliki performa yang relatif mirip dalam mengelompokkan data. Namun, K-Means tetap unggul karena menghasilkan nilai Silhouette tertinggi, yang berarti pemisahan antar cluster lebih optimal dibandingkan metode lainnya.
# Metode terbaik
best_method <- results[1,]
print(best_method)## Method Silhouette
## 1 KMeans 0.2131536Output menunjukkan bahwa metode terbaik adalah K-Means dengan nilai Silhouette sebesar 0.2131536. Hal ini menandakan bahwa K-Means merupakan metode yang paling sesuai untuk dataset yang digunakan dalam analisis ini, karena mampu menghasilkan cluster dengan tingkat pemisahan dan konsistensi yang paling baik dibandingkan metode lain yang diuji.
#METODE CLUSTERING TERBAIK
best_name <- best_method$Method
if(best_name == "KMeans"){
final_cluster <- kmeans_model$cluster
} else if(best_name == "KMedians"){
final_cluster <- kmedians_model$clustering
} else if(best_name == "DBSCAN"){
final_cluster <- cluster_db
} else if(best_name == "MeanShift"){
final_cluster <- cluster_ms
} else {
final_cluster <- cluster_fcm
}
data_final <- data_clean
data_final$Cluster <- final_clusterbest_name## [1] "KMeans"table(final_cluster)## final_cluster
## 1 2
## 374 606head(data_final)## Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6 Category.7
## 1 0.93 1.80 2.29 0.62 0.80 2.42 3.19
## 2 1.02 2.20 2.66 0.64 1.42 3.18 3.21
## 3 1.22 0.80 0.54 0.53 0.24 1.54 3.18
## 4 0.45 1.80 0.29 0.57 0.46 1.52 3.18
## 5 0.51 1.20 1.18 0.57 1.54 2.02 3.18
## 6 0.99 1.28 0.72 0.27 0.74 1.26 3.17
## Category.8 Category.9 Category.10 Cluster
## 1 2.79 1.82 2.42 1
## 2 2.63 1.86 2.32 1
## 3 2.80 1.31 2.50 2
## 4 2.96 1.57 2.86 2
## 5 2.78 1.18 2.54 1
## 6 2.89 1.66 3.66 2Output menunjukkan bahwa terdapat dua cluster utama, yaitu cluster 1 dengan jumlah 374 data dan cluster 2 dengan jumlah 606 data. Distribusi ini menunjukkan bahwa cluster 2 memiliki jumlah anggota yang lebih banyak dibandingkan cluster 1, sehingga dapat dikatakan bahwa sebagian besar data cenderung memiliki karakteristik yang mirip dengan cluster 2.
Output tabel menunjukkan beberapa baris awal dari dataset yang berisi nilai-nilai pada berbagai kategori (Category.1 hingga Category.10) serta kolom tambahan yaitu Cluster yang menunjukkan hasil pengelompokan. Dari data tersebut terlihat bahwa setiap baris (observasi) telah berhasil diklasifikasikan ke dalam salah satu cluster, yaitu cluster 1 atau cluster 2. Sebagai contoh, data pertama dan kedua masuk ke dalam cluster 1, sedangkan data ketiga dan keempat masuk ke cluster 2. Hal ini menunjukkan bahwa proses clustering telah berjalan dengan baik, di mana setiap data dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristik pada seluruh variabel kategori yang digunakan.
#EDA Metode Terbaik
#Distribusi Cluster
table(data_final$Cluster)##
## 1 2
## 374 606prop.table(table(data_final$Cluster))##
## 1 2
## 0.3816327 0.6183673Output menunjukkan bahwa terdapat 374 data pada cluster 1 dan 606 data pada cluster 2. Proporsi masing-masing cluster, yaitu sekitar 38.16% untuk cluster 1 dan 61.84% untuk cluster 2. Distribusi ini menunjukkan bahwa mayoritas data berada pada cluster 2, sehingga cluster tersebut dapat dianggap sebagai kelompok dominan dalam dataset.
#Karakteristik Cluster
cluster_summary <- data_final %>%
group_by(Cluster) %>%
summarise_all(mean)
print(cluster_summary)## # A tibble: 2 × 11
## Cluster Category.1 Category.2 Category.3 Category.4 Category.5 Category.6
## <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 0.910 1.47 1.70 0.650 1.22 2.25
## 2 2 0.883 1.28 0.591 0.460 0.768 1.59
## # ℹ 4 more variables: Category.7 <dbl>, Category.8 <dbl>, Category.9 <dbl>,
## # Category.10 <dbl>Hasil menunjukkan adanya perbedaan karakteristik antara cluster 1 dan cluster 2. Pada cluster 1, nilai rata-rata pada beberapa kategori seperti Category.3, Category.5, dan Category.6 cenderung lebih tinggi dibandingkan cluster 2. Sedangkan, cluster 2 memiliki nilai yang lebih rendah pada beberapa kategori tersebut, yang menunjukkan bahwa kedua cluster memiliki pola yang cukup berbeda dalam hal intensitas atau nilai fitur.
#Fitur dominan tiap cluster
library(tidyr)
cluster_long <- cluster_summary %>%
pivot_longer(-Cluster)
cluster_long %>%
group_by(Cluster) %>%
slice_max(order_by = value, n = 3)## # A tibble: 6 × 3
## # Groups: Cluster [2]
## Cluster name value
## <int> <chr> <dbl>
## 1 1 Category.7 3.19
## 2 1 Category.8 2.80
## 3 1 Category.10 2.54
## 4 2 Category.7 3.18
## 5 2 Category.10 2.96
## 6 2 Category.8 2.85Pada cluster 1, fitur yang paling dominan adalah Category.7, Category.8, dan Category.10, yang memiliki nilai rata-rata tertinggi dibandingkan fitur lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa cluster 1 cenderung memiliki intensitas tinggi pada kategori-kategori yang ada. Pada cluster 2, fitur dominan juga mencakup Category.7, Category.10, dan Category.8, namun dengan kombinasi nilai yang sedikit berbeda, terutama pada Category.10 yang memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan cluster 1.
#PCA Visualization
fviz_cluster(list(data = data_scaled, cluster = final_cluster))
Pada visualisasi PCA hasil EDA metode terbaik, grafik menampilkan
pemetaan akhir data ke dalam dua cluster menggunakan reduksi dimensi
Principal Component Analysis (PCA) dengan sumbu Dim1 (29.8%) dan Dim2
(12.6%). Visualisasi ini merupakan representasi final dari metode
clustering yang terpilih sebagai terbaik berdasarkan skor silhouette
tertinggi dalam perbandingan antar metode. Dim1 menjelaskan 29.8% total
variasi data dan berperan sebagai dimensi pembeda utama antar kelompok,
sedangkan Dim2 menyumbang 12.6% variasi tambahan yang membantu
menggambarkan sebaran data secara lebih lengkap dalam ruang dua
dimensi.
Dari grafik terlihat bahwa dua cluster yang terbentuk memiliki distribusi spasial yang cukup kontras satu sama lain. Cluster 2 (segitiga biru muda) mendominasi sisi kiri grafik dengan nilai Dim1 negatif, terkonsentrasi di wilayah Dim1 sekitar -3 hingga 0, sedangkan cluster 1 (lingkaran merah muda) mendominasi sisi kanan grafik dengan nilai Dim1 positif, terkonsentrasi di wilayah Dim1 sekitar 0 hingga +5. Pola pemisahan horizontal yang konsisten ini menunjukka bahwa komponen utama pertama (Dim1) adalah dimensi yang paling kuat dalam membedakan kedua kelompok pelanggan, artinya terdapat kombinasi fitur-fitur tertentu dalam dataset yang secara signifikan berbeda antara kedua segmen dan berkontribusi besar terhadap pembentukan Dim1 tersebut.
Jika diamati lebih lanjut, cluster 2 yang berada di sisi kiri memiliki penyebaran yang cukup luas ke arah vertikal. Titik-titik biru muda tersebar dari Dim2 sekitar -4 hingga +3, dengan beberapa titik ekstrem di pojok kiri atas seperti observasi 240, 418, 385, dan di bagian bawah seperti observasi 331 dan 100. Penyebaran vertikal yang lebar ini menunjukkan bahwa meskipun cluster 2 relatif homogen dalam dimensi Dim1 (semuanya di sisi kiri), kelompok ini tetap memiliki heterogenitas internal yang cukup besar pada dimensi Dim2, yang berarti anggota cluster 2 tidak sepenuhnya seragam dalam semua karakteristik.
Cluster 1 di sisi kanan menunjukkan pola yang serupa, yaitu titik-titik merah muda tersebar dari Dim2 sekitar -4.5 hingga +3, dengan titik-titik ekstrem seperti observasi 667 dan 248 di pojok kanan atas, serta observasi 642 dan 484 di bagian bawah. Konsentrasi titik-titik merah muda paling padat terlihat di sekitar Dim1 ≈ +1 hingga +2.5 dan Dim2 ≈ -1 hingga +1, yang menunjukkan bahwa inti dari cluster 1 berada di wilayah tersebut dan titik-titik di luar area itu merupakan anggota yang lebih bersifat periferal dengan karakteristik yang sedikit lebih beragam dari anggota inti.
Zona tumpang tindih antara kedua cluster terlihat cukup jelas di sekitar Dim1 ≈ 0, di mana titik-titik biru muda dan merah muda saling berdekatan dan sebagian bersilangan. Keberadaan zona transisi ini menunjukkan bahwa tidak ada batas pemisahan yang mutlak dan sempurna antara kedua kelompok pelanggan. Convex hull cluster 2 (area biru muda) terlihat membentang lebih luas ke arah kiri dan sedikit lebih besar secara keseluruhan dibandingkan convex hull cluster 1 (area merah muda), meskipun keduanya sama-sama menempati area yang cukup besar di ruang PCA. Tumpang tindih antara kedua convex hull terjadi di area tengah grafik, yang secara mencerminkan bahwa kedua cluster berbagi sebagian wilayah ruang fitur yang sama terutama pada observasi-observasi yang berada di perbatasan antar kelompok.
#Boxplot
data_long <- data_final %>%
pivot_longer(-Cluster)
ggplot(data_long, aes(x = factor(Cluster), y = value)) +
geom_boxplot() +
facet_wrap(~name, scales = "free")
Pada panel Category.1, kedua cluster menunjukkan distribusi yang sangat
mirip satu sama lain, median keduanya berada di sekitar nilai 1, dengan
rentang interkuartil (IQR) yang hampir identik dan posisi box yang
sejajar. Kesamaan distribusi ini menunjukkan bahwa Category.1 bukan
merupakan variabel pembeda yang kuat antara kedua cluster. Kedua
kelompok pelanggan memiliki karakteristik yang hampir setara pada
dimensi ini, sehingga variabel ini berkontribusi kecil dalam membentuk
perbedaan antar segmen.
Pada panel Category.2 dan Category.3, terlihat pola yang lebih unik, dimana cluster 1 memiliki median yang sedikit lebih tinggi dibandingkan cluster 2, dengan box cluster 2 yang cenderung lebih rendah posisinya. Perbedaan ini, menunjukkan bahwa kedua kategori ini memberikan kontribusi dalam membedakan kedua kelompok. Cluster 1 secara rata-rata memiliki nilai yang lebih tinggi pada Category.2 dan Category.3 dibandingkan cluster 2, yang dapat diartikan bahwa kelompok ini memiliki intensitas atau frekuensi yang lebih tinggi pada fitur yang direpresentasikan oleh kedua kategori tersebut.
Pada panel Category.4, perbedaan antar cluster terlihat paling mencolok dibandingkan variabel lainnya. Cluster 1 memiliki sebaran nilai yang jauh lebih luas dengan banyak outlier di atas, sedangkan median cluster 1 sendiri berada di sekitar 0.5 yaitu sangat rendah namun dengan ekor distribusi yang panjang ke atas. Cluster 2 juga memiliki median yang rendah dengan penyebaran yang lebih sempit. Keberadaan outlier yang sangat banyak pada cluster 1 di Category.4 menunjukkan bahwa sebagian kecil anggota cluster 1 memiliki nilai yang sangat ekstrem tinggi pada kategori ini, sedangkan mayoritas anggotanya tetap berada di nilai rendah. Hal ini menunjukkan karakteristik distribusi yang sangat skewed ke kanan, yang dapat merepresentasikan perilaku pembelian atau penggunaan yang sangat tidak merata dalam kelompok tersebut.
Pada panel Category.5, kedua cluster menunjukkan distribusi yang relatif mirip dengan median di sekitar nilai 1, namun cluster 1 terlihat memiliki IQR yang sedikit lebih lebar dibandingkan cluster 2. Beberapa outlier terlihat di kedua cluster, namun perbedaannya tidak cukup signifikan untuk menjadikan Category.5 sebagai pembeda utama antar kelompok.
Pada panel Category.6, cluster 1 secara konsisten menunjukkan nilai yang lebih tinggi dibandingkan cluster 2. Median cluster 1 berada di sekitar 2 hingga 2.5, sedangkan median cluster 2 berada di sekitar 1.5. Selain itu, box cluster 1 memiliki IQR yang lebih lebar, menunjukkan variasi internal yang lebih besar dalam kelompok ini pada dimensi Category.6. Perbedaan yang cukup jelas ini menjadikan Category.6 sebagai salah satu variabel yang lebih informatif dalam membedakan karakteristik kedua segmen.
Pada panel Category.7, perbedaan antar cluster tampak sangat kecil, dimana rentang nilai keseluruhan hanya berkisar antara 3.16 hingga 3.21, dan median kedua cluster hanya berbeda tipis di sekitar 3.18. Cluster 1 memiliki median yang sedikit lebih tinggi dari cluster 2. Rentang nilai yang sangat sempit pada Category.7 menunjukkan bahwa variabel ini memiliki variansi yang sangat rendah di seluruh dataset.
Pada panel Category.8, kedua cluster menunjukkan distribusi yang sangat mirip dengan median di sekitar 2.8, IQR yang hampir sama, dan rentang whisker yang sebanding. Hampir tidak ada perbedaan yang signifikan antara cluster 1 dan cluster 2 pada variabel ini, menunjukkan bahwa Category.8 bukan merupakan variabel pembeda yang signifikan dalam analisis clustering ini.
Pada panel Category.9, kedua cluster menunjukkan distribusi yang sangat serupa dengan median di sekitar 1.5, meskipun cluster 2 memiliki outlier yang lebih banyak di sisi atas. Kesamaan distribusi ini menunjukkan bahwa Category.9 juga bukan pembeda yang kuat antar kelompok, dan kedua segmen memiliki perilaku yang relatif homogen pada dimensi ini.
Pada panel Category.10, terlihat cluster 2 memiliki median yang jauh lebih tinggi (sekitar 3.0) dibandingkan cluster 1 (sekitar 2.5), dengan box cluster 2 yang seluruhnya berada di atas box cluster 1 tanpa tumpang tindih yang signifikan. Kondisi ini menunjukkan bahwa Category.10 adalah variabel paling diskriminatif dalam membedakan kedua cluster. Cluster 2 secara konsisten memiliki nilai yang lebih tinggi pada kategori ini dibandingkan cluster 1, yang dapat diinterpretasikan bahwa segmen cluster 2 memiliki tingkat aktivitas, konsumsi, atau preferensi yang secara signifikan lebih tinggi pada fitur yang direpresentasikan oleh Category.10.
#Kesimpulan Berdasarkan hasil implementasi dan evaluasi lima metode clustering pada dataset Travel Reviews, dapat disimpulkan bahwa setiap metode menghasilkan struktur cluster yang berbeda dengan tingkat kualitas yang bervariasi. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa metode dengan nilai silhouette tertinggi merupakan metode yang paling optimal dalam memisahkan data, karena mampu menghasilkan cluster yang terpisah dengan baik. Metode seperti DBSCAN dan Mean Shift menunjukkan karakteristik khusus dalam mendeteksi pola berbasis densitas, termasuk keberadaan data noise, sedangkan metode berbasis partisi seperti K-Means dan K-Medians lebih stabil dalam pembentukan cluster dengan jumlah yang telah ditentukan.
Hasil clustering terbaik yang diperoleh menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi dua cluster utama dengan karakteristik preferensi wisata yang berbeda. Analisis lanjutan menggunakan rata-rata fitur pada masing-masing cluster menunjukkan adanya kecenderungan pengguna terhadap kategori wisata tertentu, sehingga dapat memberikan insight mengenai pola perilaku pengguna. Secara keseluruhan, analisis ini menunjukkan bahwa kombinasi antara pemilihan metode clustering, proses preprocessing yang tepat, serta evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient sangat penting dalam menghasilkan pengelompokan data yang optimal dan bermakna.
#Sumber Referensi [1] M. Alsmadi et al., “A Survey on Clustering Algorithms and Their Constraints,” 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/377330306_A_Survey_on_Clustering_Algorithms_and_their_Constraints
[2] D. Arthur and S. Vassilvitskii, “An Extensive Empirical Comparison of K-Means Initialization Algorithms,” University of Essex Repository, 2022. [Online]. Available: https://repository.essex.ac.uk/32969/1/An_extensive_empirical_comparison_of_k-means_initialisation_algorithms.pdf
[3] S. S. Basha et al., “Efficiency Evaluation of K-Means, K-Medians and K-Mode Clustering Methods Using SSD,” 2024. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/385701457_Efficiency_Evaluation_of_K-Means_K-Medians_and_K-Mode_Clustering_Methods_Using_SSD
[4] M. Ester, H.-P. Kriegel, J. Sander, and X. Xu, “A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise (DBSCAN Revisited),” Northeastern University Lecture Notes, 2021. [Online]. Available: https://www.khoury.northeastern.edu/home/vip/teach/DMcourse/2_cluster_EM_mixt/notes_slides/revisitofrevisitDBSCAN.pdf
[5] D. R. Sari et al., “Penerapan Algoritma Clustering dalam Data Mining,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komputer, 2022. [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/7550/3855
[6] J. Zhang et al., “Advances in Clustering Algorithms for Data Analysis,” Expert Systems with Applications, 2023. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417423008795
[7] A. Saxena, M. Prasad, A. Gupta, N. Bharill, O. P. Patel, A. Tiwari, M. J. Er, W. Ding, and C.-T. Lin, “A Review of Clustering Techniques and Developments,” Neurocomputing, vol. 267, pp. 664–681, 2017. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231217311815
[8] A. Fahad et al., “A Survey of Clustering Algorithms for Big Data: Taxonomy and Empirical Analysis,” Ain Shams Engineering Journal, vol. 10, no. 1, pp. 121–135, 2019. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S131915781931105X
[9] H. Wang et al., “Clustering Optimization Using Machine Learning Techniques,” IEEE, 2024. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10681061
[10] R. Kurniawan, A. Nugroho, and D. Setiawan, “Implementasi Algoritma Clustering pada Data Mining,” Jurnal Komputa, vol. 13, no. 1, 2024. doi: 10.34010/komputa.v13i1.11710