Rujuk kana petikan di handap ieu, tuluy ngajawab pananya saterusna dina basa nu sarua jeung petikan:  Passage: palaksanaan has téhnik LDA merlukeun yén sakabéh sampel anu sadia sateuacanna. Sanajan kitu, aya kaayaan dimana sakabéh susunan data teu sadia jeung data input anu ditalungtik salaku aliran. Dina hal ieu, éta pikaresepeun pikeun ékstraksi fitur LDA boga kamampuhan pikeun ngapdet fitur LDA diitung ku observasi sampel anyar tanpa ngajalankeun algoritma dina sakabéh susunan data. Contona, dina loba aplikasi real-time saperti robotics mobile atawa on-line raray pangakuan, hal anu penting pikeun ngamutahirkeun fitur LDA sasari pas observasi anyar anu sadia. Téhnik ékstraksi fitur LDA anu bisa ngamutahirkeun fitur LDA ku ngan saukur observasi sampel anyar nyaéta algoritma LDA inkremental, sarta ideu ieu geus loba ditalungtik salila dua dekade panungtungan. Chatterjee jeung Roychowdhury ngusulkeun hiji algoritma LDA otomatis-organisasi incremental pikeun ngamutahirkeun fitur LDA. Dina karya séjénna, Demir jeung Ozmehmet ngusulkeun algoritma pembelajaran lokal online pikeun ngamutahirkeun fitur LDA sacara inkremental ngagunakeun koréksi kasalahan jeung aturan pembelajaran Hebbian. Salajengna, Aliyari et al. ngahasilkeun algoritma inkremental gancang pikeun ngapdet fitur LDA ku niténan sampel anyar.  Patarosan: Naon bisa dipigawé tanpa ngabogaan ngajalankeun hiji algoritma dina sakabéh susunan data?
LDA fitur ékstraksi boga kamampuhan pikeun ngamutahirkeun fitur LDA diitung ku observasi sampel anyar