Ziel dieser Arbeit ist die Umsetzung einer vergleichenden Visualisierung von Moleküloberflächen durch ein ähnlichkeitsbasiertes Clustering mit 2D-Oberflächenkarten. Durch die 2D-Darstellung der Moleküloberflächen ist es prinzipiell möglich die Eigenschaften der Moleküle schnell und einfach zu vergleichen, da auf einer 2D-Karte grundsätzlich keine Verdeckung besteht. Im Zuge dieser Arbeit wurden daher verschiedene bildbasierte Clusteringverfahren getestet, das beste Verfahren in der Anwendung implementiert und anschließend ein Plugin für das Visualisierungstool MegaMol entwickelt. Dabei wurde das Ergebnis des Clusterings so visualisiert, dass es möglich ist den kompletten Datensatz zu erkunden. Die Clusteringverfahren wurden zunächst in einem Testprogramm implementiert und dann auf ihre Genauigkeit und Performance überprüft. Wobei das Image-Moments-Verfahren und Color-Moments-Verfahren von fünf getesteten Methoden die besten Ergebnisse geliefert haben. Diese beiden Feature-Extraction-Verfahren wurden anschließend mit einer hierarchischen Clusteranalyse im Plugin implementiert. Für die Visualisierung wurde eine Hauptkomponentenanalyse so angepasst, dass es möglich ist die Datenpunkte der Bilder auch in einer 2D-Darstellung anzuzeigen. Zusätzlich wurde eine zweite Variante der Visualisierung entwickelt, welche den Hierarchiebaum des Clusterings anzeigt und so das gesamte Clustering auf einen Blick sichtbar macht. Die Visualisierung wurde auch auf ihre funktionale Interaktivität getestet. Das Plugin läuft auf dem Testsystem durchweg flüssig und fehlerfrei. Die Ergebnisse dieser Arbeit ermöglichen nun einen schnellen und einfachen Vergleich von 2D-Moleküloberflächenkarten in MegaMol. Das MolMapClust-Plugin lässt den Anwender dabei alle 2D-Moleküloberflächenkarten erkunden und liefert gleichzeitig einen guten Überblick über alle Moleküle.