集成算法主要分爲基於Bagging、Boosting和Stacking的算法。以下是三種算法的具體介紹：
Bagging算法。這是基於Bootstrap Aggregating的方法，通過隨機抽樣訓練集來生成多箇不同的模型，這些模型通常是通過同一種基本學習算法訓練的，最終通過取這些模型的平均值或多數投票來產生最終的預測。Bagging算法的優點包括減少模型的方差，降低過擬合風險，並且可以支持並行化處理。
Boosting算法。這是一種訓練一系列弱分類器的方法，每個分類器都專注於糾正前一箇分類器的錯誤。Boosting算法通過提高錯誤樣本的權重來逐步改進模型性能，從而創建一箇強大的分類器。常見的基於Boosting的算法包括AdaBoost、GBDT（梯度提升決策樹）和XGBoost等。
Stacking算法。這是一種將多箇模型組合在一起的策略，其中每個模型都對訓練集進行預測，並將這些預測作爲新特徵用於訓練下一個模型。Stacking算法可以組合多種不同類型的模型，以產生一箇更高的預測性能的模型。
這些集成算法廣泛應用於多種機器學習問題中，包括分類、迴歸和聚類等。