睇下下面嘅段落,然後用段落嘅語言回答問題:  通過:通常用LDA技術實施時,需要事先提供所有樣本. 但係有時,整個數據集並唔可用,輸入嘅數據被觀察成一個流. 喺呢個情況下,希望 LDA 特性提取有能力通過觀察新嘅樣本而更新計算嘅 LDA 特性,而唔需要喺整個數據集上執行算法. 例如,喺好多實時嘅應用,例如移動機械人或者線上人臉識別,重要係喺有新觀察結果之後 立即更新提取出來嘅LDA特徵. 一種可以通過觀察新樣本來更新 LDA 特征嘅 LDA 特征提取技術係一種漸進式 LDA 算法,呢個理念喺過去二十年被廣泛研究. Chatterjee 同 Roychowdhury 提出一個增量自組織 LDA 算法來更新 LDA 功能. 喺另一項研究中,Demir 同 Ozmehmet 提出咗網上本地學習算法,用錯誤糾正同埋 Hebbian 學習規則逐步更新 LDA 特性. 之後,Aliyari等人透過觀察新嘅樣本 演<unk>出快速增量算法去更新 LDA 特性.  問題:如果唔用整個數據集去做算法 你會做啲咩?
通過觀察新嘅樣本,可以更新已計算嘅 LDA 特性