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对于单个输入，MinMaxScaler返回相同的值

是因为MinMaxScaler是一种数据预处理技术，用于将数据缩放到指定的范围内。它通过对数据进行线性变换，将数据映射到指定的最小值和最大值之间。

具体来说，MinMaxScaler将原始数据中的最小值映射到指定的最小值，最大值映射到指定的最大值，然后通过线性插值将其他值映射到指定的范围内。这样可以保持数据的相对关系和分布形态，同时将数据缩放到指定的范围内，便于后续的数据处理和分析。

对于单个输入，由于只有一个数据点，最小值和最大值相同，因此经过MinMaxScaler处理后，返回的值也会相同。

MinMaxScaler在机器学习和数据挖掘中广泛应用，特别是在特征缩放和归一化方面。它可以帮助解决不同特征之间尺度不一致的问题，提高模型的性能和稳定性。

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