能否提供一个实际示例，展示如何使用支持向量机（SVM）技术处理非线性可分的数据集，并通过特征工程或核方法将其转换到高维空间以便有效分类？

当然可以。假设我们有一个非线性可分的鸢尾花数据集（Iris dataset），其中花瓣长度、宽度等属性用来区分三种不同的鸢尾花种类。在这个场景下，我们可以使用支持向量机（SVM）来进行分类。

首先，导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

然后加载并预处理数据：

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化，这是特征工程的一部分，有助于提高SVM性能
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

接下来，我们使用`SVC`中的`kernel='rbf'`（Radial Basis Function，径向基函数）作为核方法，它会自动将数据映射到高维空间，使得原本线不可分的数据变得线性可分：

# 使用RBF核的SVM
svm_model = SVC(kernel='rbf')
svm_model.fit(X_train, y_train)

最后，评估模型：

accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，通过选择RBF核和合适的参数调整，SVM能够在高维特征空间中找到一个最优的超平面来分割数据，实现了对非线性可分数据的有效分类。