K-means是一個常用的聚類算法，其可以將相似性較高的數據點劃分到同一個簇中，實現數據的分類和分析。而PHP作為一種常見的服務器端編程語言，也可以利用其提供的函數和擴展來實現K-means算法的編寫。 在PHP中，我們可以使用KMeans PHP庫來實現K-means聚類算法。該庫在PHP5+版本上均可使用，且不依賴于其他庫文件。參考以下示例代碼：

cluster($points, 2);
// output results
echo "Cluster centroids:\n";
print_r($clusterer->getCentroids());
echo "\n\nData Points:\n";
print_r($points);
echo "\n\nClusters:\n";
print_r($clusters);
?>

以上示例代碼中，我們首先需要導入KMeans PHP庫文件，然后定義數據集$points。隨后，我們可以使用KMeans類中的cluster()函數將數據集聚類為2個簇。最后，我們輸出聚類結果。 需要注意的是，KMeans PHP庫還提供了一些可選參數，以供更靈活地調整聚類算法的參數。我們可以通過在創建KMeans對象時傳遞相應參數來實現，比如：

$clusterer = new KMeans(array('k' =>5, 'maxIterations' =>100));

以上示例代碼中，我們針對KMeans對象傳遞了兩個參數：k表示聚類個數，maxIterations表示算法最大迭代次數。 除了KMeans PHP庫外，PHP還提供了其他相關擴展和類庫，比如stats擴展和PHP-ML類庫等，也可以用于實現K-means聚類算法。不同的實現方式可以根據具體應用場景和個人喜好來選擇。