基于Bagging（Bootstrap Aggregating）的集成學(xué)習(xí)代表算法是**隨機(jī)森林**（Random Forest）。因此，正確答案是：D: 隨機(jī)森林。

以下是對(duì)各個(gè)選項(xiàng)的專業(yè)分析：

| 算法 | 集成學(xué)習(xí)類型 | 詳細(xì)分析 |
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| Adaboost | Boosting | Adaboost是Boosting方法的一種，通過(guò)調(diào)整錯(cuò)分類樣本權(quán)重來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性。它并不基于Bagging方法。 |
| GBDT | Boosting | GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）屬于Boosting范疇，通過(guò)梯度提升的方式來(lái)逐步提高模型性能，而不是通過(guò)并行的方式。 |
| XGBOOST | Boosting | XGBoost是GBDT的增強(qiáng)版本，依賴于Boosting框架，使用了更高效的計(jì)算方法和對(duì)正則化的支持。 |
| 隨機(jī)森林 | Bagging | 隨機(jī)森林使用Bagging方法，通過(guò)對(duì)多個(gè)決策樹的訓(xùn)練和集成來(lái)降低模型的方差，從而提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。 |

**總結(jié)**：
Bagging方法的核心思想是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次有放回的采樣，訓(xùn)練出多個(gè)模型（如決策樹），然后通過(guò)投票或者平均的方式來(lái)得到最終結(jié)果。隨機(jī)森林是最典型的使用Bagging策略的算法，它在Bagging的基礎(chǔ)上引入了隨機(jī)選擇特征的機(jī)制，從而提高模型的泛化能力。