title: Why are all labels_ are -1? Generated by DBSCAN in Python
body: <p>![enter image description here][1]</p>
  
  <pre><code>from sklearn.cluster import DBSCAN
  dbscan = DBSCAN(eps=0.001, min_samples=10) 
  clustering = dbscan.fit(X)
  </code></pre>
  
  <p>Example vectors：</p>
  
  <pre><code>array([[ 0.05811029, -1.089355  , -1.9143777 , ...,  1.235167  ,
      -0.6473859 ,  1.5684978 ],
     [-0.7117326 , -0.31876346, -0.45949244, ...,  0.17786546,
       1.9377285 ,  2.190525  ],
     [ 1.1685177 , -0.18201494,  0.19475089, ...,  0.7026453 ,
       0.3937522 , -0.78675956],
     ...,
     [ 1.4172379 ,  0.01070347, -1.3984257 , ..., -0.70529956,
       0.19471683, -0.6201791 ],
     [ 0.6171041 , -0.8058429 ,  0.44837445, ...,  1.216958  ,
      -0.10003573, -0.19012968],
     [ 0.6433722 ,  1.1571665 , -1.2123466 , ...,  0.592805  ,
       0.23889546,  1.6207514 ]], dtype=float32)
  </code></pre>
  
  <p>X is model.wv.vectors, generated from <code>model = word2vec.Word2Vec(sent, min_count=1,size= 50,workers=3, window =3, sg = 1)</code></p>
  
  <p>Results are as follows:</p>
  
  <p>array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1,
         -1, -1, -1, -1, -1, -1])</p>