اشير للقطعة أدناه، ثم اجيب على السؤال بعد ذلك بنفس اللغة:  المرور: التطبيق المعتاد لتقنية LDA يتطلب توفر جميع العينات مسبقاً. ومع ذلك، هناك حالات حيث مجموعة البيانات كلها غير متوفرة ويتم ملاحظة البيانات المدخلة كتيار. في هذه الحالة، من المرغوب فيه أن يكون استخراج ميزة LDA قادرًا على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة دون تشغيل الخوارزمية على مجموعة البيانات بأكملها. على سبيل المثال، في العديد من التطبيقات في الوقت الحقيقي مثل الروبوتات المتنقلة أو التعرف على الوجه عبر الإنترنت، من المهم تحديث ميزات LDA المستخرجة بمجرد توفر ملاحظات جديدة. تقنية استخراج ميزة LDA التي يمكن تحديث ميزات LDA ببساطة عن طريق ملاحظة عينات جديدة هي خوارزمية LDA زيادة، وقد تم دراسة هذه الفكرة على نطاق واسع على مدى العقدين الماضيين. اقترح تشاتيرجي ورويشودري خوارزمية LDA ذاتية التنظيم للتحديث من ميزات LDA. في عمل آخر، اقترح ديمير وأوزمهمت خوارزميات تعلم محلية عبر الإنترنت لتحديث ميزات LDA بشكل تدريجي باستخدام تصحيح الأخطاء وقواعد التعلم الهيبية. لاحقاً، استخدم علياري وآخرون خوارزميات سريعة للتحديث لخصائص LDA عن طريق مراقبة العينات الجديدة.  سؤال: ايش يمكن ان نفعله من غير ان نضطر لتشغيل خوارزمية على مجموعة البيانات كلها؟
استخراج ميزة LDA ليكون لديه القدرة على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة