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\name{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict,matrix-method}
\title{
Predicciones de Oracle R Enterprise que Utilizan Distancias a Filas en una Matriz
}
\description{
Método de Oracle R Enterprise para generar predicciones utilizando filas de
  una matriz de datos. Para cada fila de un argumento \code{newdata}, se calculan las distancias
  a cada fila en el argumento \code{object} y se devuelve dichas
  distancias o el número de filas desde el argumento \code{object} con la
  distancia mínima.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{matrix}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            method = "euclidean", p = 2, na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Objeto \code{\link[base]{matrix}} con no más de
    1000 filas.
}
  \item{newdata}{
Objeto
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Cadena de caracteres que especifica el tipo de predicción que
    realizar; ya sea \code{"classes"} (ID de fila) o \code{"distances"}.
}
  \item{method}{
Cadena de caracteres que especifica la medida de distancia que
    utilizar; ya sea \code{"euclidean"}, \code{"maximum"},
    \code{"manhattan"}, \code{"canberra"} o \code{"minkowski"}. Consulte
    la función \code{\link[stats]{dist}} para obtener más información.
}
  \item{p}{
Potencia de la distancia Minkowski cuando el argumento
    \code{method} es \code{"minkowski"}.
}
  \item{na.action}{
Manera en que se manejan los valores \code{NA},
    \code{na.omit} o \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argumentos opcionales.
}
}

\value{
Si el argumento \code{type} es \code{"classes"}, devuelve un
  objeto \code{\link[OREbase:ore.integer-class]{ore.integer}} de referencias
  de número de fila al argumento \code{object}.
  Si el argumento \code{type} es \code{"distances"}, devuelve un
  objeto \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} con una
  columna para cada fila en el argumento \code{object}.
}
\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}