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\name{ore.predict-kmeans}
\alias{ore.predict-kmeans}
\alias{ore.predict,kmeans-method}
\title{
\code{\link[stats]{kmeans}} 모델을 사용한 Oracle R Enterprise 예측
}
\description{
\code{\link[stats]{kmeans}} 모델을 사용하여 예측을 생성하기 위한 Oracle R Enterprise
  메소드입니다.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{kmeans}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
\code{\link[stats]{kmeans}} 모델 객체입니다.
}
  \item{newdata}{
\code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}
    객체입니다.
}
  \item{type}{
수행할 예측 유형을 지정하는 문자열로,
    \code{"classes"}(클러스터 ID) 또는
    \code{"distances"}(클러스터 중앙에서의 Euclidean 거리)입니다.
}
  \item{na.action}{
\code{NA} 값이 처리되는 방식으로,
    \code{na.omit} 또는 \code{na.pass}입니다.
}
  \item{\dots}{
선택적 인수입니다.
}
}

\value{
\code{type} 인수가 \code{"classes"}이면
  클러스터 분류의 \code{\link[OREbase:ore.integer-class]{ore.integer}}
  객체를 반환합니다.
  \code{type} 인수가 \code{"distances"}이면
  각 클러스터에 대해 하나의 열이
  포함된 \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} 객체를 반환합니다.
}
\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-matrix}},
  \code{\link[stats]{kmeans}}.
}
\examples{
irisClusters <- kmeans(as.matrix(iris[1:4]), centers = 3)
IRIS <- ore.push(iris)
IRIS$CLUSTER <- ore.predict(irisClusters, IRIS)
IRIS <- cbind(IRIS, ore.predict(irisClusters, IRIS, type = "distances"))
head(IRIS)
table(IRIS$CLUSTER, IRIS$Species)
}
\keyword{multivariate}
\keyword{cluster}