1.一种生物医药临床试验的优化方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤S1，收集试验数据，根据试验数据确定试验体状态；

步骤S2，收集环境数据和试验行为数据，综合环境数据和试验行为数据构建决策树模型分析试验数据偏差，根据试验数据偏差对试验数据进行筛选；

步骤S3，将筛选后的试验数据进行标记并进行随机化匹配，收集反馈数据；

步骤S4，根据反馈数据综合聚类算法和逻辑回归法分析试验数据随机化匹配偏倚程度，将偏倚程度高的试验数据标记取消；

在步骤S1中，试验数据为受临床药物抑制的细菌抗药性，通过计算不同细菌存活率作为不同细菌抗药性从而确定不同试验体状态；

在步骤S2中，环境数据为细菌试验的试验温度和细菌营养液剂量，试验行为数据为细菌密度变化量，通过控制变量法收集不同条件下的细菌密度变化量，综合细菌密度变化量和对应试验温度以及细菌营养液剂量构建决策树模型分析试验数据偏差；

构建决策树模型分析试验数据偏差具体步骤如下：

数据准备：将温度变化数据集、试验温度数据集、营养液变化数据集和营养液剂量数据集作为输入，将低偏差试验数据作为输出目标数据集；

生成树：将温度变化数据集和营养液变化数据集中的数据进行排列，依次选出最大数据作为父节点向下延伸生成决策树，将根节点作为第一个父节点，通过每个父节点连接两个子节点的方法将保留的细菌密度变化量构建成树，对子节点的选择时将未作为节点的细菌密度变化量中选出最大的两个数据依次作为作为父节点的左子节点和右子节点，将选出的子节点作为后续父节点像下衍生至将每个数据都并入决策树内，记录每层子节点的试验温度和细菌营养液剂量；

设置决策阈值：将不同层节点的试验温度或细菌营养液剂量按照从上到下设置层次权重，层次权重在0和1之间，且不同层的层次权重大小关系严格按照上层大于下层进行设置，将每层子节点的试验温度或细菌营养液剂量求和取平均值得到平均试验温度或平均细菌营养液剂量，计算不同层平均试验温度或平均细菌营养液剂量的标准差，对不同层平均试验温度或平均细菌营养液剂量进行加权求和取平均值，对不同层平均试验温度或平均细菌营养液剂量进行加权求和取平均值，将由不同层平均试验温度或平均细菌营养液剂量加权求和取平均值的结果加减一个不同层平均试验温度标准差作为温度范围阈值或剂量范围阈值，将温度范围阈值和剂量范围阈值作为决策阈值；

进行特征选择：当温度变化数据集和营养液变化数据集中在决策阈值内的数据数量超过预设的通过阈值，将细菌种类进行标记；

目标输出：将所有标记的细菌合并为输出目标数据集进行输出；

通过阈值为温度变化数据集或营养液变化数据集中细菌密度变化量在决策阈值内的实验组数量，根据对比温度变化数据集或营养液变化数据集中细菌密度变化量在决策阈值内的实验组数量是否超过预设的通过阈值对试验数据偏差进行分析；

在步骤S3中，反馈数据为不同细菌菌落平均生长速率，随机化匹配时将决策树中的第一个父节点对应的试验温度和细菌营养液剂量作为对应细菌的随机化匹配条件，在随机化匹配条件下分成多组等量细菌菌落与随机不同量的临床药物进行匹配，收集反馈数据；

在步骤S4中，分析试验数据随机化匹配偏倚程度具体步骤如下：

数据筛选：使用聚类算法筛选反馈数据；

设置影响权重：使用逻辑回归法设置影响权重；设置偏倚阈值；

进行分析处理：将生长速率数据集中的数据依次与偏倚阈值进行比较，将超过偏倚阈值的数据标记取消，保留低于偏倚阈值的数据；

设置偏倚阈值时，通过所有标记试验数据计算细菌菌落平均生长速率，利用逻辑回归法设置影响权重后，将所有不同细菌菌落平均生长速率跟影响权重进行加权求和取平均值作为偏倚阈值；

在步骤S4中，聚类算法用于筛选反馈数据，在计算所有标记试验数据的细菌菌落平均生长速率前，将随机取样计算的多个菌落生长速率合并为生长速率数据集并从小到大进行排列，具体步骤如下：设置核心点：选出生长速率数据集中的中位数，以中位数作为核心点；设置筛选差值；

筛选数据：将核心点前一个数据或后一个数据进行标记，将标记点与核心点作差取绝对值后与筛选差值作比较，将低于筛选差值的数据并入筛选后的生长速率数据集；

递归：将标记点作为新的核心点，进行重复操作，直至标记点与核心点作差取绝对值的计算结果超过筛选差值，则停止操作并将后续数据全部剔除；

在步骤S4中，使用逻辑回归法设置影响权重时，将不同细菌的试验温度和细菌营养液剂量分别合并为温度条件数据集和营养条件数据集；

根据温度条件数据集和营养条件数据集对不同标记细菌的试验温度和细菌营养液剂量进行归一化处理后求和计算条件系数，利用条件系数设置影响权重： ，其中为对应菌落生长速率的影响权重， 为对应菌落生长速率的条件系数。

2.根据权利要求1所述的一种生物医药临床试验的优化方法，其特征在于：

在步骤S2中，控制变量法收集试验行为数据时，在试验时间内设置多组不同试验温度添加相同临床药物剂量，计算试验时间前后细菌的细菌密度变化量合并为温度变化数据集；

在试验时间内设置多组不同细菌营养液剂量添加相同临床药物剂量，计算试验前后细菌的细菌密度变化量合并为营养液变化数据集；

将温度变化数据集中的数据按照试验序号对试验温度进行记录并合并为试验温度数据集；将营养液变化数据集中的数据按照试验序号对细菌营养液剂量进行记录并合并为营养液剂量数据集。