Lihatlah bagian di bawah ini dan kemudian jawab pertanyaan setelahnya dalam bahasa yang sama dengan bagian:  Passage: Implementasi khas dari teknik LDA memerlukan bahwa semua sampel tersedia sebelumnya. Namun, ada situasi di mana seluruh set data tidak tersedia dan data input diamati sebagai aliran. Dalam hal ini, adalah diinginkan untuk ekstraksi fitur LDA untuk memiliki kemampuan untuk memperbarui fitur LDA dihitung dengan mengamati sampel baru tanpa menjalankan algoritma pada seluruh set data. Misalnya, dalam banyak aplikasi real-time seperti robotika mobile 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. Chatterjee dan Roychowdhury mengusulkan algoritma LDA yang terorganisir sendiri untuk memperbarui fitur LDA. Dalam karya lain, Demir dan Ozmehmet mengusulkan algoritma pembelajaran lokal online untuk memperbarui fitur LDA secara bertahap menggunakan koreksi kesalahan dan aturan pembelajaran Hebbian. Kemudian, Aliyari et al. memperoleh algoritma inkremental cepat untuk memperbarui fitur LDA dengan mengamati sampel baru.  Pertanyaan: Apa yang bisa dilakukan tanpa harus menjalankan algoritma pada seluruh dataset?
Ekstraksi fitur LDA untuk memiliki kemampuan untuk memperbarui fitur LDA yang dihitung dengan mengamati sampel baru