Lásd az alábbi szakaszt, majd válaszolj a kérdésre ugyanabban a nyelven, mint a szakasz:  Áthaladás: Az LDA-technika jellemző alkalmazása megköveteli, hogy az összes minta előzetesen rendelkezésre álljon. Vannak azonban olyan helyzetek, amikor a teljes adathalmaz 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 algoritmust az egész adathalmazon futtatná. Például számos valós idejű alkalmazásban, mint például a mobil robotika vagy az on-line arcfelismerés, fontos frissíteni a kivont LDA jellemzőket, amint új megfigyelések állnak rendelkezésre. Egy LDA-jellemző kivonási technika, amely egyszerűen új minták megfigyelésével frissítheti az LDA-jellemzőket, egy inkrementális LDA algoritmus, és ezt az ötletet az elmúlt két évtizedben széles körben tanulmányozták. Chatterjee és Roychowdhury egy fokozatos önszervező LDA algoritmust javasolt az LDA funkciók frissítéséhez. Egy másik munkájában Demir és Ozmehmet online helyi tanulási algoritmusokat javasolt az LDA funkciók fokozatos frissítéséhez a hibakorrekció és a Hebbi tanulási szabályok használatával. Később Aliyari stb. gyors inkrementális algoritmusokat dolgozott ki az LDA-jellemzők frissítéséhez az új minták megfigyelésével.  Kérdés: Mit lehet tenni anélkül, hogy egy algoritmust kellene futtatni az egész adatkészletre?
Az LDA-jellemző kivonása annak érdekében, hogy az új minták megfigyelésével frissíthesse a számított LDA-jellemzőket