LDAの特徴抽出には,すべてのサンプルが事前に利用可能である必要がある.しかしながら,データセット全体が利用可能ではなく,入力データがストリームとして観察される場合がある.この場合,LDAの特徴抽出は,データセット全体でアルゴリズムを実行せずに,新しいサンプルを観察することによって,計算されたLDAの特徴を更新する能力を持つことが望ましい.例えば,モバイルロボティクスやオンライン顔認識などの多くのリアルタイムアプリケーションでは,新しい観察が利用可能であるようには,抽出されたLDAの特徴を更新することが重要です.新しい観察が利用可能であるようには,抽出されたLDAの特徴を更新することが重要です.単に新しいサンプルを観察することによってLDAの特徴を更新できるLDAの特徴抽出技術は,インクリメンタルLDAアルゴリズムであり,この考え方は過去20年間にわたって広範に研究されている.チャッターとロイ・デメト・オズメリとデムハリーは,自己組織化されたLDAの特徴を,新しいサンプルを観察することによって計算されたLDAの特徴を更新する能力を有することを提案した.その後,LDAのアルゴリズムは,LDAの全ての特徴を観察し,ローカルで学習し,LDAのエラー
新しいサンプルを観察することによって計算されたLDA特性を更新する能力を有するLDA特性の抽出