如何在R中找到矩阵的逐行模式？
没有内置函数可以在R中找到模式，因此我们需要创建一个模式，然后将其应用于矩阵的行。模式的功能如下创建-
mode<-function(x){which.max(tabulate(x))}现在考虑我们有一个名为M的矩阵，那么我们可以应用上面的函数，如下所示-
apply(M2,1,mode)
例1
> M1<-matrix(sample(1:2,25,replace=TRUE),ncol=5) > M1输出结果
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 2 2 1 2 2 [2,] 2 2 2 2 1 [3,] 2 2 1 1 1 [4,] 2 1 1 1 1 [5,] 2 1 1 2 2
> apply(M1,1,mode)输出结果
[1] 2 2 1 1 2
例2
> M2<-matrix(sample(1:2,100,replace=TRUE),ncol=5) > M2输出结果
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 1 2 2 1 [2,] 2 1 1 2 1 [3,] 2 2 1 1 1 [4,] 2 1 1 2 2 [5,] 2 1 1 2 2 [6,] 1 2 1 1 2 [7,] 1 1 2 1 2 [8,] 2 2 1 2 1 [9,] 2 1 1 2 2 [10,] 1 1 2 2 2 [11,] 1 1 2 1 2 [12,] 1 2 2 2 1 [13,] 2 2 2 2 1 [14,] 2 1 2 2 1 [15,] 1 2 1 1 2 [16,] 2 2 1 2 1 [17,] 2 2 1 1 1 [18,] 2 1 1 2 1 [19,] 1 1 1 2 1 [20,] 2 1 1 2 2
> apply(M2,1,mode)输出结果
[1] 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2
范例3
> M3<-matrix(sample(1:3,100,replace=TRUE),ncol=5) > M3输出结果
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 3 3 2 1 [2,] 2 3 1 2 2 [3,] 2 2 3 3 1 [4,] 1 3 1 3 2 [5,] 3 1 2 1 2 [6,] 2 3 1 1 1 [7,] 2 2 2 3 1 [8,] 1 2 2 2 2 [9,] 2 1 2 1 2 [10,] 1 3 1 2 1 [11,] 2 1 3 1 1 [12,] 1 1 3 2 2 [13,] 2 1 1 1 2 [14,] 2 1 3 3 2 [15,] 1 2 3 1 2 [16,] 1 2 1 2 1 [17,] 3 1 1 3 2 [18,] 3 3 3 3 1 [19,] 3 2 3 1 1 [20,] 3 3 2 2 1
> apply(M3,1,mode)输出结果
[1] 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 2
例子4
> M4<-matrix(sample(9:10,100,replace=TRUE),ncol=5) > M4输出结果
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 10 10 9 10 9 [2,] 9 9 10 9 9 [3,] 9 9 9 10 10 [4,] 10 9 9 10 10 [5,] 10 10 9 10 9 [6,] 10 10 9 10 10 [7,] 9 9 9 10 9 [8,] 9 10 9 10 9 [9,] 9 9 9 9 9 [10,] 9 10 9 10 9 [11,] 10 10 9 9 9 [12,] 9 9 9 9 9 [13,] 10 10 10 9 10 [14,] 10 9 10 10 10 [15,] 9 10 9 10 9 [16,] 9 10 9 10 9 [17,] 9 10 10 9 10 [18,] 9 9 9 9 10 [19,] 10 9 9 10 9 [20,] 10 9 9 10 9
> apply(M4,1,mode)输出结果
[1] 10 9 9 10 10 10 9 9 9 9 9 9 10 10 9 9 10 9 9 9