请帮我为上面问题写python代码

当然，我可以为你提供一些Python代码示例，但这涉及到多个任务，所以我将分别给出每个任务的基本框架。请注意，实际代码会更复杂，可能包含数据加载、清洗、特征工程、模型训练和评估等多个部分。这里我们使用常见的库如pandas、numpy、scikit-learn等。

### 1. 多分类（用SVM举例）

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据
data = pd.read_csv('beach_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop(['beach_id', 'date'], axis=1)
y = data['beach_id']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 使用SVM模型
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)

# 评估
print(classification_report(y_test, predictions))

### 2. 序列预测（用LSTM举例，假设数据已经切分为sequences）

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(units=128, activation='relu'),
    Dense(units=num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(sequences, labels, epochs=50, validation_split=0.2)

替换`timesteps`和`features`为你的序列长度和特征数量。

### 3. 聚类（用KMeans举例）

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设已经预处理过的数据存入X
kmeans = KMeans(n_clusters=clusters)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

用`cluster`变量指定想要的聚类数量。

### 4. 数据预处理

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

data = pd.read_csv('beach_data.csv')

imputer = SimpleImputer(strategy='mean') # 或者其他策略，如'most_frequent'
data.fillna(imputer.fit_transform(data), inplace=True)
data[['water_temp', 'wave_height', ...]] = (data[['water_temp', 'wave_height', ...]] - data[['water_temp', 'wave_height', ...]].min()) / (data[['water_temp', 'wave_height', ...']].max() - data[['water_temp', 'wave_height', ...]].min())

注意，这里只是基本的代码模板，实际编写时还需要根据数据的具体情况进行调整。