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。