Irakurri pasarte hau, eta erantzun ondoren galdera pasartearen hizkuntza berean:  Pasaera: LDA teknikaren inplementazio tipikoak lagin guztiak aldez aurretik eskuragarri izatea eskatzen du. Hala ere, badira egoerak non datu multzo osoa ez dagoen eskuragarri eta sarrerako datuak fluxu gisa behatzen diren. Kasu honetan, komenigarria da LDA ezaugarriaren erauzketak LDA ezaugarri kalkulatutakoak eguneratzeko gaitasuna izatea, lagin berriak behatuz, algoritmoa datu multzo osoan exekutatzeko beharrik gabe. Adibidez, denbora errealeko aplikazio askotan, hala nola robotika mugikorrean edo aurpegien on-line ezagutzean, garrantzitsua da erauzitako LDA ezaugarriak eguneratzea, behaketa berriak eskuragarri daudenean. LDA ezaugarriaren erauzketa teknika bat, LDA ezaugarriak eguneratu ditzakeena lagin berriak behatuz, LDA algoritmo inkremental bat da, eta ideia hau azken bi hamarkadetan sakon aztertu da. Chatterjee eta Roychowdhury-k auto-antolatutako LDA algoritmo inkremental bat proposatu zuten LDA ezaugarriak eguneratzeko. Beste lan batean, Demir-ek eta Ozmehmet-ek LDA ezaugarriak pixkanaka eguneratzeko lineako ikaskuntza lokal algoritmoak proposatu zituzten, akatsak zuzentzeko eta Hebbiarren ikaskuntza arauak erabiliz. Geroago, Aliyari et al. algoritmo inkremental azkarrak atera zituzten LDA ezaugarriak eguneratzeko lagin berriak behatuz.  Galdera: Zer egin daiteke datu multzo osoan algoritmo bat erabili beharrik gabe?
LDA ezaugarriaren erauzketa LDA ezaugarri kalkulatutakoak eguneratzeko gaitasuna izateko lagin berriak behatuz