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研究了基于样式相似性的子空间聚类问题，使用样式相似性作为相似性度量．与在所有维或者子维集上聚集距离相近的对象的传统聚类方法不同的是，样式相似性寻找的是这样一种有趣的样式：对象在子维上呈现出相同起伏的一致变化．提出了一种挖掘基于样式相似性的最大子空间聚类的方法EMaPle．一般情况下数据集属性数目远小于对象数目，因此仪在属性计数空间查找簇，然后运用一些修剪策略。该方法能够找到同时满足一致性约束、大小约束和被MaPle忽视了的符号约束的聚类．在合成和实际数据集上的实验结果表明该算法优于原来的MaPle算法．