在分析海量生物序列时，现有的聚类算法存在着时间效率不高、 准确率较低，以及聚类结果的生物意义不足等问题。针对这些问题，提出一种基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法。通过对生物序列使用 K 词计算其标准熵，将标准熵作为局部敏感哈希函数簇的特征向量，计算特征矩阵并应用于生物序列聚类。实验结果表明，该算法能够有效地提高时间效率和聚类的准确率。随着数据集的增大，也同样取得很好的效果，实验结果更具有生物解释性和实际意义。