تطبيق تقنية LDA المعتادة بتتطلب توفر جميع العينات مسبقاً. ومع ذلك، هناك حالات حيث مجموعة البيانات كلها غير متوفرة ويتم مراقبة البيانات المدخلة كتيار. في هذه الحالة، من المستحسن أن يكون استخراج ميزة LDA قادر على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة دون تشغيل الخوارزمية على مجموعة البيانات بأكملها. على سبيل المثال، في العديد من التطبيقات في الوقت الحقيقي مثل الروبوتات المتنقلة أو التعرف على الوجه عبر الإنترنت، من المهم تحديث ميزات LDA المستخرجة بمجرد توفر مشاهدات جديدة. تقنية استخراج ميزة LDA التي يمكن تحديث ميزات LDA عن طريق مراقبة عينات جديدة ببساطة هي خوارزمية LDA زيادة، وقد تم دراسة هذه الفكرة على نطاق واسع على مدى العقدين من السنين الماضيين. اقترح تشاتير رويت وديتش أوتشي أوتشوري خوارزمية ذاتية تدريبية من خلال مراقبة
استخراج ميزة LDA عشان يكون ليها القدرة على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق ملاحظة العينات الجديدة