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\name{ore.predict-kmeans}
\alias{ore.predict-kmeans}
\alias{ore.predict,kmeans-method}
\title{
Previsões do Oracle R Enterprise Usando Modelos \code{\link[stats]{kmeans}}
}
\description{
O método Oracle R Enterprise para gerar previsões usando
  Modelos \code{\link[stats]{kmeans}}.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{kmeans}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Um objeto do modelo \code{\link[stats]{kmeans}}.
}
  \item{newdata}{
Um objeto 
    \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}}.
}
  \item{type}{
Uma string de caracteres que especifica o tipo de previsão a ser
    feita; \code{"classes"} (id de cluster) ou \code{"distances"}
    (Distância euclidiana a partir de centros de cluster).
}
  \item{na.action}{
A maneira com que valores \code{NA} são tratados, 
    \code{na.omit} ou \code{na.pass}.
}
  \item{\dots}{
Argumentos opcionais.
}
}

\value{
Se o argumento \code{type} for \code{"classes"}, retornará um
  objeto \code{\link[OREbase:ore.integer-class]{ore.integer}} de
  classificações de cluster.
  Se o argumento \code{type} for \code{"distances"}, retornará um
  objeto \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} com uma
  coluna para cada cluster.
}
\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}