Citește pasajul de mai jos și apoi răspunde la întrebarea de mai jos în aceeași limbă ca și pasajul:  Trecerea: Implementarea tipică a tehnicii LDA necesită ca toate eșantioanele să fie disponibile în prealabil. Cu toate acestea, există situații în care întregul set de date nu este disponibil și datele de intrare sunt observate ca un flux. În acest caz, este de dorit ca extracția caracteristicilor LDA să aibă capacitatea de a actualiza caracteristicile LDA calculate prin observarea noilor eșantioane fără a rula algoritmul pe întregul set de date. De exemplu, în multe aplicații în timp real, cum ar fi robotica mobilă sau recunoașterea facială on-line, este important să se actualizeze caracteristicile LDA extrase de îndată ce sunt disponibile noi observații. O tehnică de extracție a caracteristicilor LDA care poate actualiza caracteristicile LDA prin simpla observare a unor noi eșantioane este un algoritm LDA incremental, iar această idee a fost studiată pe larg în ultimele două decenii. Chatterjee și Roychowdhury au propus un algoritm LDA auto-organizat incremental pentru actualizarea caracteristicilor LDA. În altă lucrare, Demir și Ozmehmet au propus algoritmi de învățare locală online pentru actualizarea caracteristicilor LDA în mod incremental folosind corectarea erorilor și regulile de învățare Hebbian. Mai târziu, Aliyari et al. au derivat algoritmi incrementali rapizi pentru a actualiza caracteristicile LDA prin observarea noilor eșantioane.  Întrebare: Ce se poate face fără a fi nevoie să rulați un algoritm pe întregul set de date?
extracția caracteristicilor LDA pentru a avea capacitatea de a actualiza caracteristicile LDA calculate prin observarea noilor eșantioane