在进一步提高基于聚类的数据增强策略的可靠性和可解释性方面，可以考虑以下几点：
使用更复杂的聚类算法：除了简单的k-means算法外，可以尝试其他更复杂的聚类算法，如DBSCAN或层次聚类，以更好地捕捉数据之间的复杂关系。
考虑特征工程：在进行数据嵌入时，可以尝试不同的特征工程方法，如使用预训练的词嵌入模型（如word2vec或BERT）来提取更丰富的特征表示。
优化标签传播策略：在标签传播阶段，可以调整阈值和邻域半径，以确保合成标签的准确性和一致性，从而提高数据增强的效果。
引入可解释性机制：在数据增强过程中，可以引入可解释性机制，如记录标签传播的决策过程或生成解释性报告，以便用户理解模型的工作原理。
结合领域知识：结合法律领域的专业知识，可以更好地解释数据增强的结果，确保合成标签与实际情况一致，并提高模型的可靠性和可解释性。
通过综合考虑以上因素，并不断优化数据增强策略的各个环节，可以进一步提高基于聚类的数据增强策略的可靠性和可解释性。