联邦学习通过不传输原始数据的方式实现分布式模型训练，但平均聚合方法受非独立同分布（non-IID）数据的严重影响，导致收敛速度慢和模型精度下降。现有替代方案具有显著的低效性：带有噪声或高度异构数据的客户端贡献了昂贵的梯度计算，这些计算在聚合前往往被丢弃或大幅降权。这种被动方法浪费计算资源、需要更多通信轮次，并导致不必要的隐私暴露。本文提出一种主动客户端选择框架，旨在训练开始前找到一组最优客户端联邦，其组合数据满足效用和公平性要求。该方法利用从差分隐私列联表计算出的互信息，来量化联合数据集中跨特征相关性的相关性。引入潜在联邦损失（PFL）函数，该函数平衡两个目标：最大化集体数据效用，同时确保公平的跨特征相关性以防止群体不公。将客户端选择表述为在PFL目标上的最优子集搜索问题，使用模拟退火算法求解，并为客户端本地统计提供强差分隐私保证。在四个基准上的实验表明，与均匀采样甚至使用最先进的自适应聚合或采样策略相比，在最优联邦上训练的模型更快、更公平、更准确。