在R中,mean()和median()是标准函数,它们执行您所期望的功能。Mode()告诉您对象的内部存储模式,而不是参数中出现次数最多的值。但是是否存在一个标准库函数来实现向量(或列表)的统计模式?
当前回答
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
其他回答
我将使用density()函数来确定一个(可能是连续的)分布的平滑最大值:
function(x) density(x, 2)$x[density(x, 2)$y == max(density(x, 2)$y)]
其中x是数据集合。注意调节平滑的密度函数的调节参数。
另一个简单的选项是使用rle来给出所有按频率排序的值:
df = as.data.frame(unclass(rle(sort(mySamples))))
df = df[order(-df$lengths),]
head(df)
抱歉,我可能把它理解得太简单了,但这不是可以工作的吗?(我的机器上的1E6值在1.3秒内):
t0 <- Sys.time()
summary(as.factor(round(rnorm(1e6), 2)))[1]
Sys.time()-t0
你只需要用你的向量替换“round(rnorm(1e6),2)”。
虽然我喜欢肯威廉姆斯简单的功能,我想检索多种模式,如果他们存在。考虑到这一点,我使用下面的函数,它返回多个模式或单个模式的列表。
rmode <- function(x) {
x <- sort(x)
u <- unique(x)
y <- lapply(u, function(y) length(x[x==y]))
u[which( unlist(y) == max(unlist(y)) )]
}
这里有另一个解决方案:
freq <- tapply(mySamples,mySamples,length)
#or freq <- table(mySamples)
as.numeric(names(freq)[which.max(freq)])