分别阐述基于相似性的绘图方法、基于属性的绘图方法两种方法的步骤，简述两种方法得出知觉图结果的不同点。

### 回答1：
关于基于相似性的绘图方法，其步骤如下：首先根据样本的相似性建立一个相似度图，然后通过对相似度图进行加工处理，生成对应的知觉图。常见的加工处理方法包括平滑化操作、阈值化操作等。该方法基于相似度来确定图像中物体的空间位置和形状，因此得出的知觉图结果更加注重物体的轮廓和形状。

而基于属性的绘图方法则通过对目标物体的几何、颜色、纹理等属性进行建模，从而生成对应的知觉图。其步骤包括物体识别、特征提取以及属性匹配，最终得到的知觉图更加注重物体的各项属性表现，并且可以较为准确地反映出物体的相对大小和位置关系。

因此，基于相似度的绘图方法在反映物体轮廓和形状方面更为出色，而基于属性的绘图方法则更加注重物体的属性表现和大小位置关系。这两种方法的差异主要在于对物体描述的不同，选择合适的方法需要根据具体应用场景进行考虑。

### 回答2：
基于相似性的绘图方法主要通过分析数据中各个对象间的相似性来绘制图形。该方法的步骤包括：1. 确定相似性度量标准：选择合适的度量方法，如欧氏距离或相关性系数，来评估数据对象之间的相似性；2. 构建相似性矩阵：将数据对象之间的相似性计算出来，并形成相似性矩阵；3. 选择绘图算法：根据绘制需求选择合适的绘图算法，如多维尺度分析（MDS）或层次聚类；4. 绘制图形：根据相似性矩阵和绘图算法，生成相应的图形。

基于属性的绘图方法则通过对数据对象的属性进行分析和比较来绘制图形。该方法的步骤包括：1. 数据属性选择：根据绘制目的和预期效果，选择合适的数据属性作为绘图的依据；2. 属性筛选与排序：对选择的属性进行筛选和排序，如对数值型属性进行离散化处理；3. 选择绘图方式：根据属性的类型和实际需要，选择合适的绘图方式，如柱状图、折线图或饼图；4. 绘制图形：根据所选的绘图方式和处理后的属性数据，绘制出相应的图形。

两种方法得出知觉图结果的不同点在于侧重点不同。基于相似性的绘图方法关注数据对象之间的相似性，通过将相似性矩阵转换为可视化布局的方式呈现数据特征，从而突出显示对象间的相似关系。而基于属性的绘图方法则主要通过对数据对象的属性进行分析和比较来绘制图形，重点突出了数据对象的属性特征，让用户能够更直观地理解不同对象之间的属性差异。总的来说，基于相似性的绘图方法注重整体结构的呈现，而基于属性的绘图方法则更注重属性之间的比较和变化趋势的展示。

### 回答3：
基于相似性的绘图方法是一种使用相似性度量来确定绘图顺序和位置的方法。其步骤如下：

1. 收集数据：首先，需要收集一些相关的数据，例如物体的特征或者相似性度量。

2. 计算相似性：根据已收集到的数据，计算每对物体之间的相似性度量。相似性度量可以使用各种方法，例如欧氏距离、余弦相似度等。

3. 建立相似性矩阵：将所有物体之间的相似性度量记录在一个相似性矩阵中。

4. 确定绘图顺序：基于相似性矩阵，确定绘图的顺序。一种常见的方法是使用最小生成树算法，例如Prim算法或Kruskal算法。

5. 确定位置：根据绘图顺序，逐个确定每个物体的位置。一种常见的方法是使用力导向算法，例如弹簧模型或者引力模型。

基于属性的绘图方法是一种根据物体属性或特征来确定绘图顺序和位置的方法。其步骤如下：

1. 收集数据：同样，首先需要收集相关的数据，包括物体的属性或特征。

2. 属性排序：根据收集到的属性或特征，对物体进行排序。可以使用各种排序算法，例如冒泡排序、快速排序等。

3. 确定绘图顺序：根据属性排序的结果，确定物体的绘图顺序。

4. 确定位置：根据绘图顺序，逐个确定每个物体的位置。一种常见的方法是将物体根据一定规则放置在一个空间中，例如网格布局或者随机布局。

两种方法得出知觉图结果的不同点在于其考虑的因素不同。基于相似性的绘图方法更注重物体之间的相似性关系，将相似的物体放在靠近的位置，以提高整体的可读性和感知性。而基于属性的绘图方法则更注重物体的属性或特征，将重要或相关的物体放在较为显眼的位置，以突出这些物体的重要性。因此，基于相似性的绘图方法更注重相似性和关联性，而基于属性的绘图方法更注重物体的个体属性和重要性。