Un nuevo conjunto de datos sintético basado en clústeres de percolación de campo medio crítico proporciona un modelo realista y analíticamente manejable con estructura jerárquica. Presenta clústeres dispersos y fractales con distribuciones de tamaño de ley de potencias y variables latentes que generan valores objetivo a través de una jerarquía taxonómica. Las redes neuronales pueden decodificar linealmente estas variables latentes verdaderas desde las activaciones, demostrando una fuerte interpretabilidad.