Cílem práce bylo aplikovat na soubor vybraných měst z databáze Urban Atlas výpočet plošných indexů pomocí kruhových výsečí pomocí nástroje Area Index From Circular Sectors, který byl vytvořen v rámci bakalářské práce, na kterou tato práce navazuje. Následně bylo cílem pomocí těchto plošných indexů vypočtených pro vybrané třídy města porovnat vzhledem k možnostem nástroje. V první části byly vytvořeny šablony sektorů pro každé město a vybrány třídy určené k porovnání. Plošné indexy byly vypočteny pro pět vybraných tříd pro každé ze 100 vybraných měst. Vypočtené plošné indexy byly využity jako vstup pro korelační a shlukovou analýzu provedenou za účelem zjištění podobných skupin měst. Výsledky korelační analýzy byly využity jako ukazatel podobnosti měst. Výsledky hierarchického shlukování umožnily města v rámci každé třídy zařadit do základních skupin podle podobnosti. Plošné indexy vypočtené v rámci kruhových sektorů byly vizualizovány za účelem interpretace jejich vzájemných podobností a charakterizování výsledných skupin. Interpretace výsledných podobností probíhaly na základě výsledků korelačních koeficientů, náležitosti měst do specifických shluků a vizuálního porovnání plošných indexů.The goal of this thesis was to calculate area indexes for cities selected from Urban Atlas database using the tool Area Index From Circular Sectors created in previous bachelor thesis, on which this thesis follows up. Following goal was to compare the selected cities based on the calculated area indexes for each of the selected classes in regards to the options provided by the tool. First stage of this thesis was to create sectors templates for each of the selected cities and select classes that would be used to compare them. In next stage area indexes were calculated for five selected classes for each of the 100 cities that were selected. These area indexes were used as an input data for correlation and cluster analysis for the purpose of finding out similarities or similar groups between these cities. Results of correlation analysis were used as an indicator of similarity between cities. Results of hierarchical cluster analysis were used to identify groups of similar cities in each class. Area indexes calculated inside circular sectors were visualized for the purpose of interpreting their similarities and characterizing them. Interpretation of resulting similarities were based on results of correlation analysis, which group the cities belong to and visual comparison of the calculated area indexes.