Henvis til passagen nedenfor og svar derefter på spørgsmålet på samme sprog som passagen:  Passage: Den typiske gennemførelse af LDA-teknikken kræver, at alle prøver er tilgængelige på forhånd. Der er dog situationer, hvor hele datasættet ikke er tilgængeligt, og inputdataene observeres som en strøm. I dette tilfælde er det ønskeligt, at LDA-egenskabernes udvinding har mulighed for at opdatere de beregnede LDA-egenskaber ved at observere de nye prøver uden at køre algoritmen på hele datasættet. For eksempel er det i mange realtidsanvendelser, såsom mobil robotik eller ansigtsgenkendelse online, vigtigt at opdatere de ekstraherede LDA-funktioner, så snart nye observationer er tilgængelige. En LDA-teknik, der kan opdatere LDA-funktioner ved blot at observere nye prøver, er en inkrementel LDA-algoritme, og denne idé er blevet grundigt undersøgt i løbet af de sidste to årtier. Chatterjee og Roychowdhury foreslog en inkrementel selvorganiseret LDA-algoritme til opdatering af LDA-funktionerne. I et andet arbejde foreslog Demir og Ozmehmet online lokale læringsalgoritmer til at opdatere LDA-funktioner trinvist ved hjælp af fejlkorrigering og Hebbianske læringsregler. Senere udledte Aliyari et al. hurtige inkrementelle algoritmer til at opdatere LDA-funktionerne ved at observere de nye prøver.  Spørgsmål: Hvad kan man gøre uden at skulle køre en algoritme på hele datasættet?
LDA-funktionekstraktion for at kunne opdatere de beregnede LDA-funktioner ved at observere de nye prøver