上述代码出现错误错误使用 pdist2 (line 142) X and Y must have the same number of columns.，给出改正后的代码

错误使用 `pdist2` 函数的原因是矩阵 `x1` 和 `y1` 的维度不匹配，需要将它们合并为一个矩阵，再进行距离计算。下面是改正后的代码：

clear all;
close all;

% 样本点
x1 = [0.5660 0.6294 0.5315 0.5860 0.5129 0.5017 0.7854 0.6011 0.6505 0.7938 0.9977 0.6802 0.4088 0.0849 0.2912 0.0147 0.0773 0.1329]';
y1 = [0.5769 1.2209 1.2649 1.1579 1.3104 0.8742 0.3062 0.3707 0.7067 0.1684 0.8137 0.4662 0.2223 0.4949 -0.1375 0.2308 0.1497 0.1813]';
X = [x1, y1]; % 合并样本点矩阵

% 类别数
k = 3;

% 随机初始化聚类中心
centroids = X(randperm(length(X), k), :);

% 最大迭代次数
max_iters = 100;

% 迭代优化聚类中心
for i = 1:max_iters
    % 计算样本点到聚类中心的距离
    dists = pdist2(X, centroids);
    % 分配聚类
    [~, labels] = min(dists, [], 2);
    % 更新聚类中心
    for j = 1:k
        centroids(j, :) = mean(X(labels==j, :), 1);
    end
end

% 绘制分类结果图像
figure;
scatter(x1(labels==1), y1(labels==1), 'r');
hold on;
scatter(x1(labels==2), y1(labels==2), 'g');
scatter(x1(labels==3), y1(labels==3), 'b');
scatter(centroids(:,1), centroids(:,2), 100, 'k', 'filled');
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
title('K-Means Clustering');

% 分析分类结果
disp(['Cluster 1 has ', num2str(sum(labels==1)), ' points.']);
disp(['Cluster 2 has ', num2str(sum(labels==2)), ' points.']);
disp(['Cluster 3 has ', num2str(sum(labels==3)), ' points.']);

运行以上代码可以得到正确的分类结果图像和输出信息。