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?
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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
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
我发现Ken Williams上面的帖子很棒，我添加了几行来解释NA值，并使其成为一个函数。
Mode <- function(x, na.rm = FALSE) {
if(na.rm){
x = x[!is.na(x)]
}
ux <- unique(x)
return(ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))])
}
有一个包谦和提供单变量单模态(有时是多模态)数据的模态估计和通常概率分布的模态值。
mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
library(modeest)
mlv(mySamples, method = "mfv")
Mode (most likely value): 19
Bickel's modal skewness: -0.1
Call: mlv.default(x = mySamples, method = "mfv")
欲了解更多信息，请参阅本页
你也可以在CRAN任务视图:概率分布中寻找“模式估计”。已经提出了两个新的一揽子计划。
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。
添加raster::modal()作为一个选项，不过请注意，raster是一个很大的包，如果不做地理空间方面的工作，可能不值得安装。
源代码可以从https://github.com/rspatial/raster/blob/master/src/modal.cpp和https://github.com/rspatial/raster/blob/master/R/modal.R中取出，放入个人R包中，供那些特别热衷的人使用。
