参考下面的段落,然后以相同的语言回答后面的问题:  过渡:LDA技术的典型实施要求所有样品都必须提前提供. 然而,有时不能获得整个数据集,并且输入数据被观察为一个流. 在这种情况下,希望 LDA 特性提取能够通过观察新样本来更新计算的 LDA 特性,而不是在整个数据集上运行算法. 例如,在许多实时应用中,如移动机器人或在线面部识别,重要的是,在获得新的观测结果后,立即更新提取的LDA特征. 一种LDA特征提取技术可以通过简单地观察新样本来更新LDA特征,这是一种增量LDA算法,这一想法在过去二十年中得到了广泛的研究. 查特吉和罗伊乔杜里提出了一种增量自组织的LDA算法,用于更新LDA功能. 在另一项工作中,Demir和Ozmehmet提出了在线本地学习算法,用于使用错误纠正和Hebbian学习规则逐步更新LDA功能. 后来,Aliyari等人通过观察新样本来推导出快速增量算法来更新LDA特征.  问题:在不需要对整个数据集运行算法的情况下,
通过观察新样本来更新计算的LDA特征