Riferirsi al passaggio seguente e rispondere alla domanda successiva nella stessa lingua del passaggio:  Passaggio: l'applicazione tipica della tecnica LDA richiede che tutti i campioni siano disponibili in anticipo. Tuttavia, ci sono situazioni in cui l'intero set di dati non è disponibile e i dati in ingresso vengono osservati come un flusso. In questo caso, è auspicabile che l'estrazione delle caratteristiche LDA abbia la capacità di aggiornare le caratteristiche LDA calcolate osservando i nuovi campioni senza eseguire l'algoritmo sull'intero set di dati. Ad esempio, in molte applicazioni in tempo reale come la robotica mobile o il riconoscimento facciale on-line, è importante aggiornare le caratteristiche LDA estratte non appena sono disponibili nuove osservazioni. Una tecnica di estrazione delle caratteristiche LDA che può aggiornare le caratteristiche LDA semplicemente osservando nuovi campioni è un algoritmo LDA incrementale, e questa idea è stata ampiamente studiata negli ultimi due decenni. Chatterjee e Roychowdhury hanno proposto un algoritmo LDA auto-organizzato incrementale per l'aggiornamento delle funzionalità LDA. In un altro lavoro, Demir e Ozmehmet hanno proposto algoritmi di apprendimento locale online per l'aggiornamento incrementale delle funzionalità LDA utilizzando la correzione degli errori e le regole di apprendimento di Hebbian. In seguito, Aliyari et al. hanno derivato algoritmi incrementali veloci per aggiornare le caratteristiche LDA osservando i nuovi campioni.  Domanda: Cosa si può fare senza dover eseguire un algoritmo sull'intero set di dati?
Estrazione delle caratteristiche LDA per avere la capacità di aggiornare le caratteristiche LDA calcolate osservando i nuovi campioni