Patikrinkite žemiau pateiktą eilutę ir atsakykite į klausimą, pateiktą toje pačioje kalba, kaip ir eilutė:  Įprastas LDA metodo taikymas reikalauja, kad visi mėginiai būtų gauti iš anksto. Tačiau yra situacijų, kai ne visas duomenų rinkinys yra prieinamas, o įvestieji duomenys stebimi kaip srautas. Šiuo atveju pageidautina, kad LDA požymių išgavimas galėtų atnaujinti apskaičiuotas LDA požymius, stebint naujus mėginius, be to, kad būtų atliekamas algoritmas visuose duomenų rinkiniuose. Pavyzdžiui, daugelyje realaus laiko programų, pvz., mobiliosios robotikos ar internetinio veido atpažinimo, svarbu atnaujinti išgautas LDA funkcijas, kai tik atsiranda naujų stebėjimų. LDA funkcijų išgavimo metodas, kuris gali atnaujinti LDA funkcijas tiesiog stebint naujus mėginius, yra papildomas LDA algoritmas, ir ši idėja buvo plačiai tiriama per pastaruosius du dešimtmečius. Chatterjee ir Roychowdhury pasiūlė LDA funkcijų atnaujinimui papildomą savarankiškai organizuojamą LDA algoritmą. Kitame darbe Demiras ir Ozmehmetas pasiūlė internetinius vietinius mokymosi algoritmus LDA funkcijoms atnaujinti palaipsniui naudojant klaidų taisymą ir Hebbio mokymosi taisykles. Vėliau Aliyari et al. išvedė greitus papildomus algoritmus, kad atnaujintų LDA savybes stebint naujus mėginius.  Klausimas: Ką galima padaryti be to, kad reiktų paleisti algoritmą ant viso duomenų rinkinio?
LDA funkcijų išgavimas, kad būtų galima atnaujinti apskaičiuotas LDA funkcijas stebint naujus mėginius