Python作為一種高效的編程語言，被廣泛應用于機器學習、數據挖掘等領域。半監督學習是指在分類問題中，只有少數的樣本被標記，而大多數的樣本沒有標記。Python中的半監督分類算法可以很好地解決這種問題。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation
# 加載數據集
X_train, y_train = load_training_data()
X_test, y_test = load_testing_data()
# 無監督學習：半監督分類，LabelPropagation
lp_model = LabelPropagation(kernel='knn', n_neighbors=10)
X_train, y_train = shuffle(X_train, y_train)
# 部分標記數據進行訓練
labels = np.unique(y_train)
t_idx = [np.where(y_train == i)[0][:100] for i in labels]
t_idx = np.hstack(t_idx)
lp_model.fit(X_train, y_train)
# 預測測試集樣本標簽
y_pred = lp_model.predict(X_test)
# 輸出準確率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy: ", accuracy)

上述代碼中，我們使用半監督分類算法LabelPropagation進行訓練和預測。該算法在無監督學習的基礎上，結合少量有標簽數據和大量無標簽數據，實現了高效的分類。

同時，我們通過shuffle函數隨機打亂訓練集順序，防止訓練順序對結果產生影響。還使用了np.unique函數獲取不同的標簽，然后根據標簽選擇100個有標簽數據進行訓練。

最后，我們輸出預測準確率，來評估我們的半監督分類算法的效果。