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\name{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict,matrix-method}
\title{
Oracle R Enterprise - Previsioni mediante le distanze dalle righe in una matrice
}
\description{
Metodo di Oracle R Enterprise per la generazione delle previsioni mediante
  le righe di una matrice di dati. Per ogni riga nell'argomento \code{newdata}, vengono
  calcolate le distanze da ogni riga nell'argomento \code{object} e vengono restituite
  tali distanze oppure viene restituito il numero di righe dell'argomento \code{object}
  con la distanza minima.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{matrix}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            method = "euclidean", p = 2, na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Oggetto \code{\link[base]{matrix}} che non contiene più di
    1000 righe.
}
  \item{newdata}{
Oggetto
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Stringa di caratteri che specifica il tipo di previsione da
    generare, \code{"classes"} (ID riga) o \code{"distances"}.
}
  \item{method}{
Stringa di caratteri che specifica la misura di distanza da
    usare, ovvero \code{"euclidean"}, \code{"maximum"},
    \code{"manhattan"}, \code{"canberra"} o \code{"minkowski"}. Vedere
    la funzione \code{\link[stats]{dist}} per ulteriori spiegazioni.
}
  \item{p}{
La potenza della distanza di Minkowski quando l'argomento
    \code{method} è \code{"minkowski"}.
}
  \item{na.action}{
Modalità di gestione dei valori \code{NA},
    \code{na.omit} o \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argomenti facoltativi.
}
}

\value{
Se l'argomento \code{type} è \code{"classes"}, restituisce un
  oggetto \code{\link[OREbase:ore.integer-class]{ore.integer}} di riferimenti
  a numeri di riga all'argomento \code{object}.
  Se l'argomento \code{type} è \code{"distances"}, restituisce un
  oggetto \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} con una colonna
  per ogni riga nell'argomento \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}