集成方法：Bootstrap、Boosting、Bagging及随机森林（一）

开篇说明：机器学习领域中存在一个核心前提，即样本数据的分布特征与整体数据集的分布特征保持一致。

通过整合多个分类器的方式，其主要目标在于将单一分类器（亦称为基础分类器 base classifier）进行集成，从而增强对未知样本实施分类判断的精确程度，（该效果受到基础分类器自身判别能力及其相互间独立性的共同影响）。组合分类器的逻辑架构可通过如下图表予以呈现：

谈及分类器组合策略，诸多相关技术名称相继出现，例如bootstrapping、boosting、adaboost、bagging以及random forest等。那么这些方法之间存在何种联系？以下图表有助于厘清这一问题的思路：

Boostrap一词源自“pull up your own boostraps”，字面意思是拉起自己的靴带，原意指不可能实现的事情，后被引申为通过自身努力使状况改善。在组合分类器的语境中，其含义是指借