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

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()
}

我发现Ken Williams上面的帖子很棒，我添加了几行来解释NA值，并使其成为一个函数。

Mode <- function(x, na.rm = FALSE) {
  if(na.rm){
    x = x[!is.na(x)]
  }

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

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。

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)
}

下面是一个查找模式的函数:

mode <- function(x) {
  unique_val <- unique(x)
  counts <- vector()
  for (i in 1:length(unique_val)) {
    counts[i] <- length(which(x==unique_val[i]))
  }
  position <- c(which(counts==max(counts)))
  if (mean(counts)==max(counts)) 
    mode_x <- 'Mode does not exist'
  else 
    mode_x <- unique_val[position]
  return(mode_x)
}