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\name{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict-matrix}
\alias{ore.predict,matrix-method}
\title{
Previsões do Oracle R Enterprise Usando Distâncias até as Linhas em uma Matriz
}
\description{
Método Oracle R Enterprise para gerar previsões usando linhas de uma
  matriz de dados. Para cada linha do argumento \code{newdata}, as distâncias
  para cada linha no argumento \code{object} são computadas e são retornadas as
  distâncias ou o número de linhas do argumento \code{object} com a
  distância mínima.
}
\usage{
  \S4method{ore.predict}{matrix}(object, newdata, type = c("classes", "distances"),
            method = "euclidean", p = 2, na.action = na.pass, ...)
}
\arguments{
  \item{object}{
Um objeto \code{\link[base]{matrix}} com não mais de
    1000 linhas.
}
  \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 linha) ou \code{"distances"}.
}
  \item{method}{
Uma string de caracteres que especifica a medida da distância a
    ser usada; \code{"euclidean"}, \code{"maximum"},
    \code{"manhattan"}, \code{"canberra"} ou \code{"minkowski"}. Veja a
    função \code{\link[stats]{dist}} para obter mais explicações.
}
  \item{p}{
A força da distância de Minkowski quando o argumento
    \code{method} é \code{"minkowski"}.
}
  \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 referências
  de número de linha para o argumento \code{object}.
  Se o argumento \code{type} for \code{"distances"}, retornará um objeto
  \code{\link[OREbase:ore.frame-class]{ore.frame}} com uma
  coluna para cada linha no 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}