Las redes de sensores inalámbricos (WSNs) incluyen nodos de sensor a gran escala que están distribuidos de manera densa sobre una región geográfica que está completamente randomizada para monitorear, identificar y analizar eventos físicos. El desafío crucial en las redes de sensores inalámbricos es la alta dependencia de los nodos sensores en la energía limitada de la batería para intercambiar información de forma inalámbrica, así como la batería no recargable de los nodos sensores inalámbricos, lo que hace que la gestión y el monitoreo de estos nodos en términos de cambios anormales sea muy difícil. Estas anomalías aparecen bajo fallas, incluyendo hardware, software, anomalías y ataques de intrusos, todos los cuales afectan la integralidad de los datos recopilados por las redes de sensores inalámbricos. Por lo tanto, se debe tomar una medida crucial para detectar las fallas tempranas en la red, a pesar de las limitaciones de los nodos sensores. Los métodos de aprendizaje automático incluyen soluciones que se pueden utilizar para detectar las fallas de los nodos sensores en la red. El propósito de este estudio es utilizar varios métodos de clasificación para calcular la precisión de detección de fallas con diferentes densidades bajo dos escenarios en regiones de interés como MB-FLEACH, máquina de vectores de soporte de una clase (SVM), una clase difusa, o una combinación de métodos SVM y FCS-MBFLEACH. Cabe destacar que en el estudio hasta ahora, no se ha realizado una selección de supercabeza de clúster (SCH) para detectar fallas de nodos en la red. Los resultados de la simulación demuestran que el método FCS-MBFLEACH tiene el mejor rendimiento en términos de la precisión de detección de fallas, tasa de falsos positivos (FPR), energía promedio restante y vida útil de la red en comparación con otros métodos de clasificación.