设有三类训练样本，第一类样本（1，0），第二类样本（0，1），第三类样本（1，1）。用三分类感知器算法来编程实现分类，并给出三个判别函数MATLAB实现

三分类感知器算法的实现如下：

假设有三个权重向量 w1, w2, w3 和一个偏置 b。对于每个样本 x，分类器的输出 y 可以通过以下公式计算：

y1 = sign(w1 * x + b)
y2 = sign(w2 * x + b)
y3 = sign(w3 * x + b)

其中，sign 是符号函数，如果输入大于等于 0，则输出 1，否则输出 -1。

根据样本的类别，我们可以将训练过程分为三个阶段：

第一阶段：训练 w1，使得对于所有属于第一类的样本 x，都有 w1 * x + b > 0，而对于属于其他两类的样本，都有 w1 * x + b <= 0。

第二阶段：训练 w2，使得对于所有属于第二类的样本 x，都有 w2 * x + b > 0，而对于属于其他两类的样本，都有 w2 * x + b <= 0。

第三阶段：训练 w3，使得对于所有属于第三类的样本 x，都有 w3 * x + b > 0，而对于属于其他两类的样本，都有 w3 * x + b <= 0。

判别函数的 MATLAB 实现如下：

% 训练样本
X = [1 0; 0 1; 1 1];
y1 = [-1, -1, 1];
y2 = [-1, 1, -1];
y3 = [1, -1, -1];

% 初始化权重和偏置
w1 = rand(1, 2);
w2 = rand(1, 2);
w3 = rand(1, 2);
b = rand();

% 训练 w1
while true
converged = true;
for i = 1:size(X, 1)
if y1(i) * (w1 * X(i, :)' + b) <= 0
w1 = w1 + y1(i) * X(i, :);
b = b + y1(i);
converged = false;
end
end
if converged
break;
end
end

% 训练 w2
while true
converged = true;
for i = 1:size(X, 1)
if y2(i) * (w2 * X(i, :)' + b) <= 0
w2 = w2 + y2(i) * X(i, :);
b = b + y2(i);
converged = false;
end
end
if converged
break;
end
end

% 训练 w3
while true
converged = true;
for i = 1:size(X, 1)
if y3(i) * (w3 * X(i, :)' + b) <= 0
w3 = w3 + y3(i) * X(i, :);
b = b + y3(i);
converged = false;
end
end
if converged
break;
end
end

% 判别函数
f1 = @(x) sign(w1 * x' + b);
f2 = @(x) sign(w2 * x' + b);
f3 = @(x) sign(w3 * x' + b);