Dalam hal ini, sangat diinginkan untuk ekstraksi fitur LDA untuk memiliki kemampuan untuk memperbarui fitur LDA yang dihitung dengan mengamati sampel baru tanpa menjalankan algoritma pada seluruh set data. Misalnya, dalam banyak aplikasi real-time seperti robotika seluler atau pengenalan wajah on-line, penting untuk memperbarui fitur LDA yang diekstrak segera setelah pengamatan baru tersedia. Teknik ekstraksi fitur LDA yang dapat memperbarui fitur LDA dengan hanya mengamati sampel baru adalah algoritma LDA inkremental, dan ide ini telah dipelajari secara ekstensif selama dua dekade terakhir. Chattermeh Roy dan Demetri Demetri menyarankan algoritma LDA yang terorganisir sendiri untuk mengamati sampel baru tanpa menjalankan algoritma pengamatan secara inkremental.
Ekstraksi fitur LDA untuk memiliki kemampuan untuk memperbarui fitur LDA yang dihitung dengan mengamati sampel baru