Viitataan alla olevaan kohtaan ja vastataan kysymykseen sen jälkeen samalla kielellä kuin kohtaa:  Käynti: LDA-tekniikan tyypillinen täytäntöönpano edellyttää, että kaikki näytteet ovat saatavilla etukäteen. On kuitenkin tilanteita, joissa koko tietokokonaisuus ei ole käytettävissä ja syöttötietoja havaitaan virtana. Tässä tapauksessa on toivottavaa, että LDA-ominaisuuksien poisto pystyy päivittämään laskettuja LDA-ominaisuuksia tarkkaillen uusia näytteitä ilman, että algoritmia käytetään koko tietokokonaisuuteen. Esimerkiksi monissa reaaliaikaisissa sovelluksissa, kuten liikkuvassa robotiikassa tai kasvojen tunnistamisessa verkossa, on tärkeää päivittää poistetut LDA-ominaisuudet heti, kun uusia havaintoja on saatavilla. LDA-ominaisuuksien poisto tekniikka, joka voi päivittää LDA-ominaisuuksia yksinkertaisesti tarkkaillen uusia näytteitä, on lisäyksellinen LDA-algoritmi, ja tätä ajatusta on tutkittu laajasti viimeisten kahden vuosikymmenen aikana. Chatterjee ja Roychowdhury ehdottivat LDA-ominaisuuksien päivittämistä varten lisäyksellisen itseorganisoituneen LDA-algoritmin. Demir ja Ozmehmet ehdottivat toisessa työssään verkossa olevia paikallisia oppimisalgoritmeja LDA-ominaisuuksien päivittämiseksi asteittain käyttämällä virheenkorjausta ja Hebbian oppimissääntöjä. Myöhemmin Aliyari et al. johdatti nopeita lisäyksellisiä algoritmeja LDA-ominaisuuksien päivittämiseksi tarkkailemalla uusia näytteitä.  Kysymys: Mitä voidaan tehdä ilman algoritmin käyttöä koko tietokannassa?
LDA-ominaisuuksien poisto, jotta voidaan päivittää laskettuja LDA-ominaisuuksia tarkkailemalla uusia näytteitä