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"

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)) )]
} 

可以尝试以下功能:

将数值转换为因子 使用summary()获取频率表 返回模式为频率最大的索引 转换因子回到数字，即使有超过1个模式，这个函数工作得很好!

mode <- function(x){
  y <- as.factor(x)
  freq <- summary(y)
  mode <- names(freq)[freq[names(freq)] == max(freq)]
  as.numeric(mode)
}

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"

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)])

还有一个解决方案，适用于数字和字符/因子数据:

Mode <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

在我的小机器上，它可以在大约半秒内生成并找到一个10m整数向量的模式。

如果您的数据集可能有多种模式，上述解决方案采用与which相同的方法。Max，并返回模式集中第一个出现的值。要返回所有模式，使用这个变体(来自评论中的@digEmAll):

Modes <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  tab <- tabulate(match(x, ux))
  ux[tab == max(tab)]
}