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()
}

另一个可能的解决方案:

Mode <- function(x) {
    if (is.numeric(x)) {
        x_table <- table(x)
        return(as.numeric(names(x_table)[which.max(x_table)]))
    }
}

用法:

set.seed(100)
v <- sample(x = 1:100, size = 1000000, replace = TRUE)
system.time(Mode(v))

输出:

   user  system elapsed 
   0.32    0.00    0.31 

效果很好

> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]

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。

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。

我还不能投票，但Rasmus Bååth的答案是我一直在寻找的。 但是，我将稍微修改一下，允许将分布限制在0到1之间。

estimate_mode <- function(x,from=min(x), to=max(x)) {
  d <- density(x, from=from, to=to)
  d$x[which.max(d$y)]
}

我们知道你可能根本不想约束你的分布，那么设置from=-"BIG NUMBER"， to="BIG NUMBER"