下面的函数有三种形式:

method = "mode"[默认值]:计算单模态向量的模式，否则返回NA Method = "nmodes":计算vector中模式的个数 Method = "modes":列出单模态或多模态向量的所有模态

modeav <- function (x, method = "mode", na.rm = FALSE)
{
  x <- unlist(x)
  if (na.rm)
    x <- x[!is.na(x)]
  u <- unique(x)
  n <- length(u)
  #get frequencies of each of the unique values in the vector
  frequencies <- rep(0, n)
  for (i in seq_len(n)) {
    if (is.na(u[i])) {
      frequencies[i] <- sum(is.na(x))
    }
    else {
      frequencies[i] <- sum(x == u[i], na.rm = TRUE)
    }
  }
  #mode if a unimodal vector, else NA
  if (method == "mode" | is.na(method) | method == "")
  {return(ifelse(length(frequencies[frequencies==max(frequencies)])>1,NA,u[which.max(frequencies)]))}
  #number of modes
  if(method == "nmode" | method == "nmodes")
  {return(length(frequencies[frequencies==max(frequencies)]))}
  #list of all modes
  if (method == "modes" | method == "modevalues")
  {return(u[which(frequencies==max(frequencies), arr.ind = FALSE, useNames = FALSE)])}  
  #error trap the method
  warning("Warning: method not recognised.  Valid methods are 'mode' [default], 'nmodes' and 'modes'")
  return()
}

计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用

labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])

HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。

它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。

在r邮件列表中发现了这个，希望对你有帮助。我也是这么想的。您将希望table()数据，排序，然后选择第一个名称。这有点粗俗，但应该有用。

names(sort(-table(x)))[1]

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)。

在我看来，如果一个集合有一个模式，那么它的元素就可以与自然数一一对应。因此，查找模式的问题简化为生成这样一个映射，查找映射值的模式，然后映射回集合中的一些项。(处理NA发生在映射阶段)。

我有一个直方图函数，它的原理类似。(本文代码中使用的特殊函数和操作符应在Shapiro和/或neatOveRse中定义。在此复制夏皮罗和奈尔斯的部分是经过允许的;复制的片段可根据本网站的条款使用。)直方图的伪代码是

.histogram <- function (i)
        if (i %|% is.empty) integer() else
        vapply2(i %|% max %|% seqN, `==` %<=% i %O% sum)

histogram <- function(i) i %|% rmna %|% .histogram

(特殊的二进制操作符完成管道、咖喱和组合)我还有一个maxloc函数，它与which类似。Max，但返回一个向量的所有绝对最大值。maxloc的R伪代码是

FUNloc <- function (FUN, x, na.rm=F)
        which(x == list(identity, rmna)[[na.rm %|% index.b]](x) %|% FUN)

maxloc <- FUNloc %<=% max

minloc <- FUNloc %<=% min # I'M THROWING IN minloc TO EXPLAIN WHY I MADE FUNloc

Then

imode <- histogram %O% maxloc

and

x %|% map %|% imode %|% unmap

将计算任何集合的模式，只要定义了适当的映射-ping和取消映射-ping函数。

您还可以计算一个实例在您的集合中出现的次数，并找到最大次数。如。

> temp <- table(as.vector(x))
> names (temp)[temp==max(temp)]
[1] "1"
> as.data.frame(table(x))
r5050 Freq
1     0   13
2     1   15
3     2    6
>