半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有label，一些没有。而且一般是绝大部分都没有，只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它基于三大假设：

   1）Smoothness平滑假设：相似的数据具有相同的label。2）Cluster聚类假设：处于同一个聚类下的数据具有相同label。3）Manifold流形假设：处于同一流形结构下的数据具有相同label。

标签传播算法（Label Propagation）及Python实现