本文提出了一种新的边缘模糊粗糙特征选择框架（MAFRFS），旨在提高高维数据中特征选择的效率。该方法通过优化标签类别的紧凑性和分离性，降低模式分类的不确定性，提升分类性能。实验结果表明，MAFRFS在15个公共数据集上优于现有算法，具有更高的可扩展性和有效性。