En este trabajo abordamos uno de los principales problemas de k vecinos más cercanos (kNN): su sensibilidad al ruido. Llevamos a cabo Selección de Prototipos (SP), es decir, eliminamos instancias ruidosas para mejorar la calidad de la clasificación de k vecinos más cercanos. Concretamente, basándonos en un método existente de selección de instancias basada en conjuntos rugosos difusos, construimos un algoritmo de tipo envoltura que tiene en cuenta la granularidad óptima de la relación difusa de indiscernibilidad en cada conjunto de datos. Llamamos a este método Selección de Prototipos a base de Conjuntos Aproximados Difusos (SPCAD). La comparación del enfoque con el estado del arte en Selección de Prototipos confirma que nuestro método ofrece buenos resultados: supera a todos los métodos de selección de prototipos existentes con respeto a la precisión de la clasificación
