信息熵是粒计算理论中用于度量不确定信息的重要工具之一。现有的异常数据挖掘算法多集中于处理确定性的异常数据。然而，关于使用信息熵来度量不确定性数据以实现异常数据挖掘的研究相对较少。基于此，在引入信息熵概念的基础上，定义了基于信息熵的异常度，用以衡量数据之间的异常程度，并提出了一种基于信息熵的异常数据挖掘算法。该算法能够高效地进行异常数据的挖掘。理论分析和实验结果均证明了该算法的有效性和可行性。