既然有线性判别函数，为什么还要引进非线性判别函数？试分析由“线性判别函数”向“非线性判别函数”推广的思想和方法。

对一副道路图像，希望把道路部分划分出来，可以采用以下两种方法：
 1．在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的象素数据作为训练集，用Fisher准则方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。 
2．将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中，然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号，从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习，哪个是非监督学习？