Consulte a seguinte pasaxe e, a continuación, conteste a seguinte pregunta na mesma lingua que a pasaxe:  A aplicación típica da técnica LDA require que todas as mostras estean dispoñibles con antelación. Non obstante, hai situacións nas que non está dispoñible todo o conxunto de datos e os datos de entrada observanse como un fluxo. Neste caso, é desexable que a extracción de características LDA teña a capacidade de actualizar as características LDA calculadas mediante a observación das novas mostras sen executar o algoritmo en todo o conxunto de datos. Por exemplo, en moitas aplicacións en tempo real, como a robótica móbil ou o recoñecemento facial en liña, é importante actualizar as características LDA extraídas tan pronto como estean dispoñibles novas observacións. Unha técnica de extracción de características LDA que pode actualizar as características LDA simplemente observando novas mostras é un algoritmo LDA incremental, e esta idea foi estudada extensivamente nas últimas dúas décadas. Chatterjee e Roychowdhury propuxeron un algoritmo LDA autoorganizado incremental para actualizar as características LDA. Noutro traballo, Demir e Ozmehmet propuxeron algoritmos de aprendizaxe local en liña para actualizar as características LDA incrementalmente usando a corrección de erros e as regras de aprendizaxe de Hebbian. Máis tarde, Aliyari et al. derivaron algoritmos incrementais rápidos para actualizar as características LDA observando as novas mostras.  Pregunta: Que se pode facer sen ter que executar un algoritmo en todo o conxunto de datos?
Extracción de características LDA para ter a capacidade de actualizar as características LDA calculadas mediante a observación das novas mostras