O algoritmo DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) é um método de agrupamento que se destaca por sua capacidade de identificar clusters de forma não esférica e de lidar com ruídos nos dados. Vamos analisar as alternativas: a) Agrupamentos com número fixo de clusters - DBSCAN não requer que o número de clusters seja definido previamente, então essa opção está incorreta. b) Dados com distribuições lineares - DBSCAN é mais eficaz em dados com distribuições de densidade, não necessariamente lineares, portanto, essa opção também está incorreta. c) Classificação supervisionada - DBSCAN é um algoritmo de agrupamento não supervisionado, então essa opção está errada. d) Descobrir clusters de densidade arbitrária e detectar ruídos - Esta é a principal característica do DBSCAN, que permite identificar clusters de diferentes formas e tamanhos, além de detectar pontos que não pertencem a nenhum cluster (ruídos). Essa opção está correta. e) Seleção de atributos - DBSCAN não é utilizado para seleção de atributos, então essa opção está incorreta. Portanto, a alternativa correta é: d) Descobrir clusters de densidade arbitrária e detectar ruídos.