Bagging的方法是通过Bootstrap采样从样本集中选出n个样本,然后基于这些样本和所有属性建立分类器(如CART或SVM)。重复这个过程m次,最终形成m个分类器。最后,通过投票方式综合所有分类器的结果来确定最终分类。这种方法能够显著提升分类的准确性和稳定性。