PCA降维降到几维合适

PCA降维的目的是为了减少特征的维度，同时尽可能地保留原始数据的信息。但是，降维后的维度需要根据具体的应用场景来确定，没有一个固定的标准。

一般来说，可以通过累计贡献率来确定降维后的维度。累计贡献率是指前k个主成分的方差占总方差的比例之和，通常选择累计贡献率达到某个阈值的维度作为降维后的维度。具体阈值的选择可以根据具体的数据集和应用场景来确定，一般建议选择70%~90%左右的累计贡献率。

此外，也可以通过交叉验证等方法来确定降维后的维度，根据降维后模型的性能来选择最优的维度。