在主成分分析（PCA）中，选择主成分的个数通常依据特征根（即特征值）的大小。一般性原则包括以下几种常用的方法：

1. **特征值大于1的原则**：通常选择特征值大于1的主成分，因为特征值大于1意味着该主成分解释的方差超过了一个原始变量的方差。
2. **累积贡献率**：选择能够解释大部分（通常是80%或90%以上）总方差的前几个主成分。
3. **碎石图（Scree Plot）**：通过绘制特征值的碎石图，选择在特征值明显下降的拐点之前的主成分。

根据题目中提供的特征根（λ1=2.920、λ2=1.024、λ3=0.049、λ4=0.007），我们可以应用上述原则：

1. **特征值大于1的原则**：特征值大于1的有λ1=2.920和λ2=1.024。因此，按照这个原则，我们应该选取2个主成分。

综合分析，按照一般性原则选取主成分的个数，正确答案是：**B: 2**。