线性方法局限性：数据分离需引入非线性因素

在大部分情况下，使用线性方法难以有效地分离数据，只有在引入非线性因素时才能实现数据的分离。线性方法在处理复杂数据时往往力不从心，因为它只能将数据映射到直线或超平面上，无法有效地捕捉数据中的非线性关系。而非线性因素，例如多项式函数、神经网络等，能够更好地拟合数据中的复杂模式，从而实现更精确的数据分离。因此，在进行数据分析和机器学习时，需要根据数据特点选择合适的模型，必要时引入非线性因素来提高模型的预测能力。