K-最近邻程序总是报告相同的类值。

这个问题通常是由于缺少数据预处理或没有正确设置KNN算法参数引起的。解决方法包括：

1. 数据预处理：在使用KNN算法之前，需要对数据进行预处理，包括特征缩放、抽样平衡、处理缺失值等。这可以通过一些机器学习库中的预处理功能来完成，例如Python中的scikit-learn。

2. 参数设置：KNN算法中的K值通常是需要手动设置的。如果K值过小，那么分类结果会很容易受到噪声的干扰。如果K值过大，那么分类结果可能会被不相关的样本影响。因此，需要根据数据集的大小和其他因素来选择最佳的K值。

以下是一个通过scikit-learn库来解决KNN报告相同类值的示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# KNN算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 设置K值为5
knn.fit(X_train, y_train)

# 计算测试集上的准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

此代码加载Iris数据集，并对其进行了标准化处理。然后，它将数据集分割为训练集和测试集，并使用KNN算法来训练模型，并将