KNN ведь метрический алгоритм? Если что, датасет вот этот: https://www.kaggle.com/kashnitsky/mlcourse?select=telecom_churn.csv
Мне кажется, вопрос не совсем корректный. kNN - действительно метрический алгоритм, а значит он чувствителен к размерности величин. Когда вы обучаете его на ненормализованных величинах - он, естественно, даёт больший вес большим по амплитуде отклонениям. В итоге, качество предсказаний может как совпасть, так и не совпасть с обученным на ненормализованных данных.
Ваш случай может говорить например о том, что оба классификатора одинаково плохие (вы могли неверно настроить гиперпараметры, взять слишком большую размерность или ещё что угодно).