您还可以计算一个实例在您的集合中出现的次数，并找到最大次数。如。

> temp <- table(as.vector(x))
> names (temp)[temp==max(temp)]
[1] "1"
> as.data.frame(table(x))
r5050 Freq
1     0   13
2     1   15
3     2    6
> 

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)]
}

我将使用density()函数来确定一个(可能是连续的)分布的平滑最大值:

function(x) density(x, 2)$x[density(x, 2)$y == max(density(x, 2)$y)]

其中x是数据集合。注意调节平滑的密度函数的调节参数。

下面是可以用来找到R中矢量变量的模式的代码。

a <- table([vector])

names(a[a==max(a)])

这建立在jprockbelly的答案上，通过对非常短的向量增加速度。这在将mode应用到data.frame或包含很多小组的数据表时非常有用:

Mode <- function(x) {
   if ( length(x) <= 2 ) return(x[1])
   if ( anyNA(x) ) x = x[!is.na(x)]
   ux <- unique(x)
   ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

这个黑客应该工作良好。给你的值以及模式的计数:

Mode <- function(x){
a = table(x) # x is a vector
return(a[which.max(a)])
}