集成方法：集成方法包括四种策略，可以获得集成个体学习器的样本-matlab开发

有四种集成策略——随机选择样本、Bagging 策略、随机子空间方法、旋转森林方法。 它们是可以获取单个学习器样本的集成方法。 Bagging 方法是 Leo Breiman 在 Ref [L.Breiman. 装袋预测器。 机器学习，第 24(2) 卷，第 123-140 页，1996 年。]。 随机子空间方法由 Tin Kam Ho 在参考文献 [Ho TK. 构造决策森林的随机子空间方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 20(8) 卷，第 832-844 页，1998 年。]。 旋转森林方法优于 bagging、随机子空间、adaboost 方法等，这是 Juan J. Rodriguez 和 Ludmila I. Kuncheva 在 Ref [JJ Rodriguez, LI Kuncheva. 旋转森林：一种新的分类器集成方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 2