Большинство частых значений в массиве
M = mode(A)
M = mode(A,'all')
M = mode(A,dim)
M = mode(A,vecdim)
[M,F] = mode(___)
[M,F,C] = mode(___)
возвращает демонстрационный режим M = mode(A)
A
, который является наиболее часто происходящим значением в A
. Когда существует несколько значений, происходящих одинаково часто, mode
возвращает самое маленькое из тех значений. Для комплексных входных параметров наименьшее значение является первым значением в отсортированном списке.
Если A
является вектором, то mode(A)
возвращает самое частое значение A
.
Если A
является непустой матрицей, то mode(A)
возвращает вектор - строку, содержащий режим каждого столбца A
.
Если A
является пустой матрицей 0 на 0, mode(A)
возвращает NaN
.
Если A
является многомерным массивом, то mode(A)
обрабатывает значения вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1
как векторам и возвращает массив большинства частых значений. Размер этой размерности становится 1
, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.
вычисляет режим по всем элементам M = mode(A,'all')
A
.
возвращает режим элементов по измерению M = mode(A,dim)
dim
. Например, если A
является матрицей, то mode(A,2)
является вектором - столбцом, содержащим самое частое значение каждой строки
вычисляет режим на основе размерностей, заданных в векторном M = mode(A,vecdim)
vecdim
. Например, если A
является матрицей, то mode(A,[1 2])
является режимом по всем элементам в A
, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.
также возвращает массив частоты [M,F] = mode(___)
F
, с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах. F
одного размера как M
, и каждый элемент F
представляет количество случаев соответствующего элемента M
.
также возвращает массив ячеек [M,F,C] = mode(___)
C
, одного размера как M
и F
. Каждый элемент C
является отсортированным вектором всех значений, которые имеют ту же частоту как соответствующий элемент M
.
Функция mode
является самой полезной с дискретными или грубо округленными данными. Режим для непрерывного распределения вероятностей задан как пик его функции плотности. Применение функции mode
к выборке от того распределения вряд ли обеспечит хорошую оценку пика; было бы лучше вычислить гистограмму, или плотность оценивают и вычисляют пик той оценки. Кроме того, функция mode
не подходит для нахождения peaks в дистрибутивах, имеющих несколько режимов.
histcounts
| гистограмма
| среднее значение
| медиана
| вид