Consulteu el passatge següent i responu a la pregunta posteriorment en el mateix idioma que el passatge:  Passatge: La implementació típica de la tècnica LDA requereix que totes les mostres estiguin disponibles amb antelació. No obstant això, hi ha situacions en què no està disponible tot el conjunt de dades i les dades d'entrada s'observen com un flux. En aquest cas, és desitjable que l'extracció de característiques LDA tingui la capacitat d'actualitzar les característiques LDA calculades observant les noves mostres sense executar l'algorisme en tot el conjunt de dades. Per exemple, en moltes aplicacions en temps real com la robòtica mòbil o el reconeixement facial en línia, és important actualitzar les característiques LDA extretes tan aviat com estiguin disponibles noves observacions. Una tècnica d'extracció de característiques LDA que pot actualitzar les característiques LDA simplement observant noves mostres és un algoritme LDA incremental, i aquesta idea ha estat estudiada extensament durant les últimes dues dècades. Chatterjee i Roychowdhury van proposar un algoritme LDA autoorganitzat incremental per a l'actualització de les característiques LDA. En un altre treball, Demir i Ozmehmet van proposar algoritmes d'aprenentatge local en línia per a l'actualització de les característiques LDA de forma incremental utilitzant la correcció d'errors i les regles d'aprenentatge de Hebbian. Més tard, Aliyari et al. van derivar algoritmes incrementals ràpids per actualitzar les característiques LDA observant les noves mostres.  Pregunta: Què es pot fer sense haver d'executar un algoritme en tot el conjunt de dades?
Extracció de característiques LDA per tenir la capacitat d'actualitzar les característiques LDA calculades observant les noves mostres