scikit-learnとpythonを使用して、大規模なデータセットから変数を減らし、最も代表的なものを選択する方法は、問題のタイプと達成すべき目的によって異なります。最も一般的な方法には以下のようなものがある：

- 主成分分析（PCA）：元の変数を、データの分散の大部分を捕捉する主成分と呼ばれる直交変数の集合に変換する。
- 線形判別分析（LDA）は、データのクラスまたはカテゴリを最もよく分離する変数の線形結合を見つけようとするものである。
- 特徴選択（Feature Selection）: ターゲット変数や他の変数との関連性や相関性が低い変数を除去する。

scikit-learn と python でこれらの手法を適用するには、以下のクラスや関数を使用できます：

- PCA: sklearn.decomposition.PCA
- LDA: sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis
- 特徴選択： sklearn.feature_selection.VarianceThreshold、 sklearn.feature_selection.SelectKBest、 sklearn.feature_selection.RFEなど。

この情報がお役に立てば幸いです。
Los métodos para reducir variables y escoger las más representativas en conjuntos de grandes datos utilizando scikit-learn y python dependen del tipo de problema y de los objetivos que se quieran lograr. Algunos de los métodos más comunes son:

- El Análisis de Componentes Principales (PCA), que transforma las variables originales en un conjunto de variables ortogonales llamadas componentes principales que capturan la mayor parte de la varianza de los datos.
- El Análisis Discriminante Lineal (LDA), que busca encontrar las combinaciones lineales de las variables que mejor separan las clases o categorías de los datos.
- La Selección de Características (Feature Selection), que consiste en eliminar las variables que tienen poca relevancia o correlación con la variable objetivo o con otras variables.

Para aplicar estos métodos con scikit-learn y python se pueden usar las siguientes clases o funciones:

- Para PCA: sklearn.decomposition.PCA
- Para LDA: sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis
- Para Selección de Características: sklearn.feature_selection.VarianceThreshold, sklearn.feature_selection.SelectKBest, sklearn.feature_selection.RFE, entre otras.

Espero que esta información te sea útil.