在R语言中实现半监督学习，可以使用如下库和算法：
"caret"包中的"train"函数，可以使用指定的算法进行训练，同时使用K-fold交叉验证来评估模型性能。
"semisup"包，提供了几种不同的半监督学习算法实现，例如 self-training, co-training, multi-view.
为了确保正确使用有标签和无标签数据，需要注意如下问题：
不要过度依赖无标签数据，以免降低模型准确率。
尽可能使用已知标签的样本来评估模型性能，并定期评估模型对未知标签数据的性能。
对无标签数据进行预处理，并确保与有标签数据具有相似的分布。
下面是一个代码示例：
加载semisup包
library(semisup)
加载iris数据
data(iris)
随机选择一些样本作为无标签数据
set.seed(123) unlabeled <- sample(nrow(iris), floor(nrow(iris)/2))
对半监督学习算法进行训练
model <- co_train(Species ~ ., data = iris, unlabeled = unlabeled)
对模型进行评估
pred <- predict(model, newdata = iris[-unlabeled, ]) table(pred$class, iris[-unlabeled, "Species"])