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Resumo Como outros modelos baseados em informações de margem, os Classificadores por Arestas de Suporte (CLAS) utilizam propriedades intŕınsecas dos Grafos de Gabriel para filtrar amostras na região de separação visando a suavizar a resposta do classificador. A abordagem utilizada está sujeita à distribuição das amostras na região de superposição e pode depender do conjunto de dados. Como alternativa, propõe-se, neste trabalho, uma etapa de aprendizado de métrica supervisionado baseado no método Large Margin Nearest Neighbors no treinamento de modelos CLAS com o efeito de reduzir a sobreposição entre as classes e controlar também a suavização do modelo.