正確答案是：A: 組合(ensemble)

### 專業(yè)分析：

在機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，通過聚集多個分類器的預(yù)測來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)被稱為**集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）**。這一技術(shù)的核心思想是結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果以獲得比單個模型更好的性能。以下是一些常見的集成學(xué)習(xí)方法：

1. **Bagging（Bootstrap Aggregating）**：
- 通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的隨機(jī)采樣，訓(xùn)練多個模型（如決策樹），然后對這些模型的結(jié)果進(jìn)行平均或投票。
- 示例：隨機(jī)森林（Random Forest）。

2. **Boosting**：
- 通過加權(quán)的方法逐步訓(xùn)練一系列弱分類器，每個新的分類器力圖糾正其前一序列分類器的錯誤。
- 示例：AdaBoost，Gradient Boosting。

3. **Stacking**：
- 使用多個模型的預(yù)測作為輸入，訓(xùn)練一個新的模型進(jìn)行最終預(yù)測。
- 這是一種元學(xué)習(xí)方法。

4. **Voting**：
- 使用多種不同的模型，對每個模型的預(yù)測進(jìn)行投票，選擇票數(shù)最多的結(jié)果為最終預(yù)測。

### 為什么選擇 A: 組合(ensemble)：
- 組合(ensemble) 是一個通用術(shù)語，涵蓋了多種集成學(xué)習(xí)方法如 Bagging、Boosting 和 Stacking。
- 聚集(aggregate)、合并(combination)、投票(voting) 雖然在某些情況下也可以描述集成學(xué)習(xí)的某些方面，但它們通常指的是集成學(xué)習(xí)中的具體技術(shù)或步驟，而不是整個技術(shù)范疇。