Abstract
In this paper, we clustered the major industries of each member of the North American Free Trade Agreement based on the internal value added to exports. We used the unsupervised machine learning techniques of hierarchical, k-means and DBSCAN clustering. The analysis shows that there is a cluster of Mexican industries focused on exports but with low value added. Namely, ensambladoras. Whereas, American and Canadian industrial clusters are made up of final and intermediate goods with high internal value added that are consumed locally and exported.
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