Passaggio: L'implementazione 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 di ingresso sono 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. Per 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.
Estrazione delle caratteristiche LDA per avere la capacità di aggiornare le caratteristiche LDA calcolate osservando i nuovi campioni