我正在使用 Rprincomp函数（来自stats包）在数据集上运行 PCA，并且我想将其输出与非线性降维方法 ISOMAP 的输出进行比较，我在 matlab 下通过此工具箱使用该方法：http://isomap。 stanford.edu在同一个数据集上。

我感兴趣的是根据 PCA 和 ISOMAP 分别确定的数据集的内在维数，最终目标是检查非线性降维在该数据集上是否比 PCA 效果更好。

我得到了与princomp每个组件相关的标准偏差，而 ISOMAP 包返回残差作为流形维度的函数。我如何比较这两个数量？换句话说，ISOMAP 中的残差是如何定义的？

这应该是无关紧要的，但数据集是 5 个维度的 54 个点。