Ансамблевые модели в машинном обучении представляют собой методы, которые объединяют несколько базовых моделей для улучшения общей производительности. Основные методы, относящиеся к ансамблевым моделям, включают:

• Бустинг - это метод, который последовательно обучает модели, каждая из которых пытается исправить ошибки предыдущей. Примеры алгоритмов бустинга: AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost.
• Случайный лес - это метод, использующий множество деревьев решений, которые обучаются на случайных подмножествах данных и признаков. Результаты деревьев объединяются для получения окончательного прогноза.

Важно отметить, что не все перечисленные вами методы являются ансамблевыми. Рассмотрим, какие из них не относятся к этой категории:

• Дерево решений - это базовая модель, а не ансамблевая.
• SVM (Support Vector Machine) - это метод классификации, который не является ансамблевым.
• K-ближайших соседей - это также базовый метод, который не использует ансамбли.
• PCA (Principal Component Analysis), t-SNE, LLE - это методы снижения размерности, которые не относятся к ансамблевым моделям.
• K-средних, DBSCAN, Mean-Shift - это методы кластеризации, а не ансамблевые.
• Логистическая регрессия и линейная регрессия - это линейные модели, которые также не являются ансамблевыми.

Таким образом, из вашего списка только бустинг и случайный лес относятся к ансамблевым моделям. Остальные методы представляют собой отдельные подходы в машинном обучении.