Tuy nhiên, có những tình huống mà toàn bộ bộ dữ liệu không có sẵn và dữ liệu đầu vào được quan sát như một luồng. Trong trường hợp này, điều mong muốn là chiết xuất tính năng LDA có khả năng cập nhật các tính năng LDA được tính toán bằng cách quan sát các mẫu mới mà không cần chạy thuật toán trên toàn bộ bộ dữ liệu. Ví dụ, trong nhiều ứng dụng thời gian thực như robot di động hoặc nhận dạng khuôn mặt trực tuyến, điều quan trọng là cập nhật các tính năng LDA được chiết xuất ngay khi có các quan sát mới. Một kỹ thuật chiết xuất tính năng LDA có thể cập nhật các tính năng LDA chỉ bằng cách quan sát các mẫu mới là một thuật toán LDA gia tăng, và ý tưởng này đã được nghiên cứu rộng rãi trong hai thập kỷ qua. Chatter và Roy Demmetjiew đã đề xuất một thuật toán tự tổ chức LDA bằng cách quan sát các mẫu mới mà không cần cập nhật các tính năng LDA gia tăng và các tính năng học tập trực tuyến khác.
LDA feature extraction để có khả năng cập nhật các tính năng LDA được tính toán bằng cách quan sát các mẫu mới