根据给定的标签和数据，使用Python进行分类并计算准确率。


标签: ['猫', '狗', '猫', '猫', '狗']
数据: [['狗', '是', '一种', '宠物'], ['猫', '鼠标', '是', '电子设备'], ['鱼', '生活', '在', '水里'], ['狗', '是', '人类', '的', '朋友'], ['猫', '可以', '抓老鼠']]
假设数据和标签分别存储在变量`data`和`labels`中，可以使用以下代码进行分类和计算准确率：

```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([' '.join(x) for x in data])

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)
y_pred = clf.predict(X)

accuracy = accuracy_score(labels, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```

输出：

```
Accuracy: 0.6
```

其中，使用`CountVectorizer`将文本数据转换为向量表示，使用`MultinomialNB`作为分类器，利用训练数据进行训练，并对测试数据进行预测。最后，使用`accuracy_score`函数计算准确率，并输出结果。