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
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)) )]
}
其他回答
对Ken Williams的回答做了一个小修改，增加了可选的params na。Rm和return_multiple。
与依赖names()的答案不同，此答案在返回值中维护x的数据类型。
stat_mode <- function(x, return_multiple = TRUE, na.rm = FALSE) {
if(na.rm){
x <- na.omit(x)
}
ux <- unique(x)
freq <- tabulate(match(x, ux))
mode_loc <- if(return_multiple) which(freq==max(freq)) else which.max(freq)
return(ux[mode_loc])
}
要显示它与可选参数一起工作并维护数据类型:
foo <- c(2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L, NA, NA)
bar <- c('mouse','mouse','dog','cat','cat','bird',NA,NA)
str(stat_mode(foo)) # int [1:3] 2 4 NA
str(stat_mode(bar)) # chr [1:3] "mouse" "cat" NA
str(stat_mode(bar, na.rm=T)) # chr [1:2] "mouse" "cat"
str(stat_mode(bar, return_mult=F, na.rm=T)) # chr "mouse"
感谢@Frank的简化。
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)
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
如果你问R中的内置函数，也许你可以在软件包pracma中找到它。在这个包中，有一个叫做Mode的函数。
效果很好
> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]
