在支持向量机（SVM）的上下文中，我们经常使用软间隔SVM来处理非线性可分的数据集。软间隔SVM引入了一个松弛变量和一个惩罚参数 \( C \) 来允许一些数据点违反间隔要求。下面是关于如何保证模型线性可分的分析：

- **设 \( C = 1 \)**：这意味着在优化过程中对间隔违反程度和最大化间隔之间有一个平衡。虽然 \( C = 1 \) 可以是一个合理的选择，但它并不一定能保证线性可分性。

- **设 \( C = 0 \)**：这实际上意味着我们不允许任何违反间隔的情况，一般不使用，因为这会导致过拟合问题和缺乏鲁棒性。

- **设 \( C = \text{无穷大} \)**：此时SVM会尽量在没有任何松弛的情况下找到一个线性可分的超平面，这仅在数据确实线性可分的时候适用。如果数据本身不可分，这种方法会导致没有解。

因此，**设 \( C = \text{无穷大} \)** 是保证线性可分的一种方法，但它只在数据本身确实线性可分时有效。在通常情况下，该策略可能导致优化问题无解。如果数据非线性可分，通常更好的做法是使用核方法将数据映射到一个更高维的特征空间，使其在该空间线性可分。

### 专业分析
在处理非线性可分数据时，关键是找到适合的核函数来转换数据，使其在新空间中线性可分。常见的核函数包括：

- **线性核**：适合本身线性可分的数据。
- **多项式核**：适合多项分布的数据结构。
- **径向基函数（RBF）核**：常用于非线性可分的数据，能将数据映射到一个高维空间。
- **Sigmoid核**：类似于神经网络中的激活函数。

通过选择合适的核函数和调整参数 \( C \)，我们通常能找到一个使非线性可分数据在高维空间中线性可分的SVM模型。