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。

估计来自连续单变量分布(例如正态分布)的数字向量的模式的一种快速而肮脏的方法是定义并使用以下函数:

estimate_mode <- function(x) {
  d <- density(x)
  d$x[which.max(d$y)]
}

然后得到模态估计:

x <- c(5.8, 5.6, 6.2, 4.1, 4.9, 2.4, 3.9, 1.8, 5.7, 3.2)
estimate_mode(x)
## 5.439788

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)

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]

对此有多种解决方案。我检查了第一个，然后写了我自己的。把它贴在这里，如果它能帮助到任何人:

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  y[y$Freq == max(y$Freq),1]
}

让我们用几个例子来测试一下。我正在取虹膜数据集。让我们用数值数据进行测试

> Mode(iris$Sepal.Length)
[1] 5

你可以验证这是正确的。

现在虹膜数据集中唯一的非数字字段(Species)没有模式。让我们用我们自己的例子进行测试

> test <- c("red","red","green","blue","red")
> Mode(test)
[1] red

EDIT

正如注释中提到的，用户可能希望保留输入类型。在这种情况下，mode函数可以修改为:

Mode <- function(x){
  y <- data.frame(table(x))
  z <- y[y$Freq == max(y$Freq),1]
  as(as.character(z),class(x))
}

函数的最后一行只是将最终的模式值强制为原始输入的类型。

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)) )]
}