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?
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> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]
其他回答
计算包含离散值的向量“v”的MODE的一个简单方法是:
names(sort(table(v)))[length(sort(table(v)))]
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)]
}
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。
为了生成模式，我写了下面的代码。
MODE <- function(dataframe){
DF <- as.data.frame(dataframe)
MODE2 <- function(x){
if (is.numeric(x) == FALSE){
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1]))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}else{
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.numeric(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1])))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}
}
return(as.vector(lapply(DF, MODE2)))
}
让我们试试吧:
MODE(mtcars)
MODE(CO2)
MODE(ToothGrowth)
MODE(InsectSprays)
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
