Az LDA-technika jellemző megvalósítása megköveteli, hogy az összes minta előzetesen rendelkezésre álljon. Azonban vannak olyan helyzetek, amikor az egész adatkészlet nem áll rendelkezésre, és a bemeneti adatokat áramlónak tekintik. Ebben az esetben kívánatos, hogy az LDA-jellemző kivonása képes legyen frissíteni a számított LDA-jellemzőket az új minták megfigyelésével anélkül, hogy az algoritmus az egész adatkészletre futna. Például sok valós idejű alkalmazásban, mint például a mobil robotika vagy az online arcfelismerés, fontos frissíteni az kivonott LDA-jellemzőket, amint új megfigyelések állnak rendelkezésre. Egy LDA-jellemző kivonási technika, amely frissítheti az LDA-jellemzőket egyszerűen új minták megfigyelésével, egy növekvő LDA-algoritmus, és ezt az ötletet az elmúlt két évtizedben széles körben tanulmányozták.
Az LDA-jellemző kivonása annak érdekében, hogy az új minták megfigyelésével frissíthesse a számított LDA-jellemzőket