集成学习是一种机器学习方法，目的是将多个基本学习算法组合起来，以达到更好的预测性能。通过将多个模型的预测结果进行加权平均或投票，集成学习能够减少单个模型的偏差和方差，从而提高整体的泛化能力。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、Random Forest等。集成学习在解决分类、回归和聚类问题等各个领域都有广泛的应用。

集成学习具有以下特点：

1. 组合多个模型：集成学习通过组合多个基本学习算法，从而能够获得更好的预测性能。

2. 减少模型的偏差和方差：通过集成多个模型的预测结果，集成学习可以减少单个模型的偏差和方差，从而提高整体的泛化能力。

3. 提高鲁棒性：集成学习能够减少个别模型的错误预测对整体性能的影响，从而提高模型的鲁棒性和稳定性。

4. 对多样性的要求：集成学习中的基本模型应具有多样性，即模型之间应有差异性，这样才能更好地进行组合和融合。

5. 适用于不同类型的数据：集成学习可以应用于分类、回归和聚类等各种类型的问题，并在各个领域都有广泛的应用。

总体而言，集成学习的特点是通过组合多个模型以提高整体性能，并在鲁棒性和适用性上具备优势。