累计方差贡献率是指在主成分分析中，前几个主成分的方差占总方差的比例之和。这个比例越高，说明前几个主成分所包含的信息越多，从而保留了较高的数据信息。
一般来说，当累计贡献率达到80%~90%时，就可以认为这些主成分已经较好地表示了原始数据的特征，并且能够在以后的分析中被很好地利用。但是实际使用时需要基于具体场景和数据情况而定。在不同的数据分析任务中，认为合适的累计方差贡献率可能会有所不同。
累计方差贡献率是用来衡量主成分分析（PCA）结果的质量的指标之一。在选择保留的主成分时，一般会根据累计方差贡献率来进行判断。然而，达到多少累计方差贡献率才算合适，需要根据具体情况来决定。
一般来说，当累计方差贡献率较高（比如超过80%）时，保留的主成分已经能够解释原始数据的大部分方差，而且可能已经把数据的主要信息提取出来了。
但是，这也需要结合实际情况来考虑，因为有时候可能需要保留更多的主成分来解释更多的方差，或者因为特殊的应用需求而需要保留更少的主成分。
