这建立在jprockbelly的答案上，通过对非常短的向量增加速度。这在将mode应用到data.frame或包含很多小组的数据表时非常有用:

Mode <- function(x) {
   if ( length(x) <= 2 ) return(x[1])
   if ( anyNA(x) ) x = x[!is.na(x)]
   ux <- unique(x)
   ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

假设你的观测值是来自实数的类，当你的观测值是2,2,3,3时，你期望模态为2.5，然后你可以用mode = l1 + I * (f1-f0) / (2f1 -f0 - f2)来估计模态，其中l1..最频繁类的下限，f1..最频繁类的频率，f0..在最频繁类之前的类的频率，f2..在最频繁类之后的类的频率，i..分类间隔，如在1,2,3中给出:

#Small Example
x <- c(2,2,3,3) #Observations
i <- 1          #Class interval

z <- hist(x, breaks = seq(min(x)-1.5*i, max(x)+1.5*i, i), plot=F) #Calculate frequency of classes
mf <- which.max(z$counts)   #index of most frequent class
zc <- z$counts
z$breaks[mf] + i * (zc[mf] - zc[mf-1]) / (2*zc[mf] - zc[mf-1] - zc[mf+1])  #gives you the mode of 2.5


#Larger Example
set.seed(0)
i <- 5          #Class interval
x <- round(rnorm(100,mean=100,sd=10)/i)*i #Observations

z <- hist(x, breaks = seq(min(x)-1.5*i, max(x)+1.5*i, i), plot=F)
mf <- which.max(z$counts)
zc <- z$counts
z$breaks[mf] + i * (zc[mf] - zc[mf-1]) / (2*zc[mf] - zc[mf-1] - zc[mf+1])  #gives you the mode of 99.5

如果你想要最频繁的级别，并且你有多个最频繁的级别，你可以得到所有的级别，例如:

x <- c(2,2,3,5,5)
names(which(max(table(x))==table(x)))
#"2" "5"

估计来自连续单变量分布(例如正态分布)的数字向量的模式的一种快速而肮脏的方法是定义并使用以下函数:

estimate_mode <- function(x) {
  d <- density(x)
  d$x[which.max(d$y)]
}

然后得到模态估计:

x <- c(5.8, 5.6, 6.2, 4.1, 4.9, 2.4, 3.9, 1.8, 5.7, 3.2)
estimate_mode(x)
## 5.439788

R有如此多的附加包，其中一些可以很好地提供数字列表/系列/向量的[统计]模式。

然而，R的标准库本身似乎没有这样一个内置的方法!解决这个问题的一种方法是使用一些像下面这样的结构(如果你经常使用…则将其转换为函数):

mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
tabSmpl<-tabulate(mySamples)
SmplMode<-which(tabSmpl== max(tabSmpl))
if(sum(tabSmpl == max(tabSmpl))>1) SmplMode<-NA
> SmplMode
[1] 19

对于更大的示例列表，应该考虑使用一个临时变量max(tabSmpl)值(我不知道R会自动优化这个)

参考:参见KickStarting R课程中的“How about median and mode? 这似乎证实了(至少在写这节课的时候)R中没有模态函数(嗯…你会发现Mode()用于断言变量的类型)。

CRAN上现在可用的折叠包中的通用函数fmode实现了基于索引哈希的基于c++的模式。它比上述任何一种方法都要快得多。它提供了向量、矩阵、data.frames和dplyr分组tibbles的方法。语法:

libary(collapse)
fmode(x, g = NULL, w = NULL, ...)

其中x可以是上述对象之一，g提供一个可选的分组向量或分组向量列表(用于分组模式计算，也在c++中执行)，w(可选)提供一个数值权重向量。在分组tibble方法中，没有g参数，您可以执行data %>% group_by(idvar) %>% fmode。

这是我的数据。返回完整表的逐行模式的表解决方案。我用它来推断行类。它负责data中新的set()函数。桌子，应该很快。虽然它不管理NA，但可以通过查看本页上的众多其他解决方案添加。

majorityVote <- function(mat_classes) {
  #mat_classes = dt.pour.centroids_num
  dt.modes <- data.table(mode = integer(nrow(mat_classes)))
  for (i in 1:nrow(mat_classes)) {
    cur.row <- mat_classes[i]
    cur.mode <- which.max(table(t(cur.row)))
    set(dt.modes, i=i, j="mode", value = cur.mode)
  }

  return(dt.modes)
}

可能的用法:

newClass <- majorityVote(my.dt)  # just a new vector with all the modes