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\name{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict,matrix-method}
\title{
Oracle R Enterprise - Vorhersagen mit Distanzen zu Zeilen in einer Matrix
}
\description{
Oracle R Enterprise-Methode zur Generierung von Vorhersagen mit Zeilen einer
  Datenmatrix. Für jede Zeile in Argument \code{newdata} werden die Distanzen zu
  jeder Zeile in Argument \code{object} berechnet und entweder diese Distanzen
  oder die Zeilennummer aus Argument \code{object} mit der 
  Mindestdistanz werden zurückgegeben.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{matrix}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            method = "euclidean", p = 2, na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Ein \code{\link[base]{matrix}}-Objekt mit maximal
    1000 Zeilen.
}
  \item{newdata}{
Ein \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}-
    Objekt.
}
  \item{type}{
Eine Zeichenfolge, die den vorzunehmenden Vorhersagetyp 
    angibt; entweder \code{"classes"} (Zeilen-ID) oder \code{"distances"}.
}
  \item{method}{
eine Zeichenfolge, die das zu verwendende Distanzmaß 
    angibt; entweder \code{"euclidean"}, \code{"maximum"},
    \code{"manhattan"}, \code{"canberra"} oder \code{"minkowski"}. Weitere Einzelheiten
    finden Sie unter Funktion \code{\link[stats]{dist}}.
}
  \item{p}{
Die Potenz der Minkowski-Distanz, wenn Argument
    \code{method} \code{"minkowski"} ist.
}
  \item{na.action}{
Die Art, in der \code{NA}-Werte behandelt werden,
    entweder \code{na.omit} oder \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Optionale Argumente.
}
}

\value{
Wenn Argument \code{type} \code{"classes"} ist, wird ein
  \code{\link[OREbase:ore.integer-class]{ore.integer}}-Objekt mit Zeilennummerreferenzen
  auf Argument \code{object} zurückgegeben.
  Wenn Argument \code{type} \code{"distances"} ist, wird ein
  \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}-Objekt mit einer Spalte für jede
  Zeile in Argument \code{object} zurückgegeben.
}
\references{
  \href{http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/r/r-enterprise/documentation/index.html}{Oracle R Enterprise}
}
\author{
  Oracle \email{oracle-r-enterprise@oracle.com}
}
\seealso{
  \code{\link{ore.predict}},
  \code{\link{ore.predict-kmeans}},
  \code{\link[stats]{dist}}.
}
\examples{
groups <- cutree(hclust(dist(iris[1:4], "manhattan")), 3)
centers <- do.call(rbind, lapply(split(iris[1:4], groups), colMeans))
rownames(centers) <- sprintf("DISTANCE\%d", 1:3)
IRIS <- ore.push(iris)
IRIS$CLUSTER <- ore.predict(centers, IRIS, method = "manhattan")
IRIS <- cbind(IRIS, ore.predict(centers, IRIS, type = "distances",
                                method = "manhattan"))
head(IRIS)
table(IRIS$CLUSTER, IRIS$Species)
}
\keyword{multivariate}
\keyword{cluster}