Cílem diplomové práce je anlýza výsledků voleb do Evropského parlamentu,do krajských zastupitelstev a Poslanecké sněmovny České republiky pomocí shlukovací neuornové sítě SOM. První část se zabývá rešerší o neuronových sítích obecně a o neuronových sítích využívající shlukovací algoritmy.Volební výsledky byly předzpracovány a normalizovány dle dvou metod. Bylo testováno nastavení sítě SOM pro zjištění ideálního rozměru a počtu opakování. Výsledky neuronových sítí SOM byly vizualizovány dle metody D-matrix. Na základě D-matrix byly tyto výsledky interpretovány a vizualizovány do map.The aim of this thesis is anlyzing results of elections to the European Parliament, to the local elections and to the lower House of Parliment of the Czech Republic. For the Election results was using of clustering neural network SOM. First phase of the work was preprocessing election results for input. There were two methods of data normalization used in this master thesis. SOM was tested to identify the ideal settings (size and number of reperirions). The results of SOM neural networks were visualized using the method of D-matrix. Based on the D-matrix, these results were interpreted and visualized in maps.