在無標記數據比例很高的情況下，提高階層式方法的性能可以通過幾個策略來實現。首先，利用已知的標記數據來訓練初步模型，然後使用該模型對無標記數據進行預測，這樣可以生成伪標籤，進一步擴充訓練集。這種自我訓練的方法可以幫助模型學習到更多的特徵，從而提高性能。其次，考慮引入層次結構的先驗知識，通過設計損失函數來強調層次結構的連續性，這樣可以在聚類過程中引導模型更好地捕捉數據的內在結構。此外，使用集成學習方法，將多個模型的預測結果進行融合，也能提高在高比例無標記數據下的分類性能。最後，進行特徵選擇和降維處理，以減少數據的維度，從而提高模型的計算效率和準確性。