使用python实现你觉得可行的核函数，将数据集中四个样本转化为线性可分的数据。数据集非常简单,一共四个样本,分别为(0,0),(1,0),(0,1),(1,1),标签为:0,1,1,0

在Python中，我们可以使用SVM（支持向量机）库中的核函数来处理这种非线性分类问题。这里我们选择一个常用的核函数，比如高斯核（也称为RBF，Radial Basis Function）。高斯核允许我们将输入数据映射到无限维空间，使得原本线不可分的数据在更高维度中变得线性可分。

首先，我们需要安装`scikit-learn`库，因为它包含了各种核函数的支持。如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install scikit-learn

然后，我们可以编写一个简单的例子来实现这个过程：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 定义数据集
X = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])  # 标签

# 将数据集转换为二维数组格式，并归一化
X = X.reshape(-1, 1)  # 添加缺失的维度
X = (X - X.mean()) / X.std()

# 创建SVM模型并设置高斯核
kernel = 'rbf'  # 高斯核
clf = svm.SVC(kernel=kernel)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 现在数据已经被转换到内积空间，理论上应该线性可分了
# 可以通过clf.predict()预测新的点

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