DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类是一种密度聚类方法，它可以处理具有噪声的数据。DBSCAN聚类将数据点分为核心点、边界点和噪声点三种类型，噪声点会被忽略，只有核心点和边界点才会被聚类。相比之下，K-Means聚类和高斯混合模型聚类都是基于距离的聚类方法，对于具有噪声的数据，聚类效果可能不佳。层次聚类也不太适合处理具有噪声的数据，因为它会在每个层次上尝试将所有数据点分组，而噪声点的存在可能会干扰聚类结果。

正确答案是：C: DBSCAN聚类。

专业分析：
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类方法，特别适用于处理具有噪声的数据。以下是对几种聚类方法的简要分析：

A: K-Means聚类
K-Means聚类是一种基于质心的聚类方法，它假设数据点是球形分布的，并且每个簇的大小和密度相似。K-Means对噪声和离群点非常敏感，因为这些点会影响质心的位置，从而影响整个聚类结果。

B: 层次聚类
层次聚类可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类。虽然层次聚类可以处理一些噪声数据，但它的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据集时。它对噪声的处理能力不如DBSCAN。

C: DBSCAN聚类
DBSCAN聚类通过密度来定义簇，可以自动识别簇的数量，并且能够有效地处理噪声和离群点。DBSCAN的核心思想是通过两个参数（邻域半径Eps和最小点数MinPts）来确定一个点是否属于簇的一部分。与K-Means和层次聚类不同，DBSCAN不需要预先指定簇的数量，并且能够识别任意形状的簇。

D: 高斯混合模型聚类
高斯混合模型（GMM）聚类是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布组成的。虽然GMM可以处理一些噪声数据，但它对初始参数和模型选择非常敏感，容易受到噪声和离群点的影响。

综上所述，DBSCAN聚类方法由于其基于密度的特性，能够更好地处理具有噪声的数据，因此是最适合的选择。