Verwys na die gedeelte hieronder en beantwoord dan die vraag daarna in dieselfde taal as die gedeelte:  Deurgang: Die tipiese implementering van die LDA-tegniek vereis dat alle monsters vooraf beskikbaar is. Daar is egter situasies waar die hele datastel nie beskikbaar is nie en die insetdata word as 'n stroom waargeneem. In hierdie geval is dit wenslik vir die LDA kenmerk ekstraksie om die vermoë om die bereken LDA kenmerke te werk deur die waarneming van die nuwe monsters sonder die uitvoering van die algoritme op die hele datastel het. Byvoorbeeld, in baie real-time toepassings soos mobiele robotika of aanlyn gesigsherkenning, is dit belangrik om die onttrek LDA funksies te werk sodra nuwe waarnemings beskikbaar is. 'n LDA-kenmerk-ekstraksie tegniek wat die LDA-kenmerke kan opdateer deur bloot nuwe monsters te waarneem, is 'n inkrementele LDA-algoritme, en hierdie idee is die afgelope twee dekades uitgebreid bestudeer. Chatterjee en Roychowdhury het 'n inkrementele self-georganiseerde LDA-algoritme voorgestel om die LDA-funksies op te dateer. In ander werk het Demir en Ozmehmet aanlyn plaaslike leeralgoritmes voorgestel vir die opdatering van LDA-funksies inkrementeel met behulp van foutkorreksie en die Hebbiese leerreëls. Later het Aliyari et al. vinnige inkrementele algoritmes afgelei om die LDA-eienskappe op te dateer deur die nuwe monsters te waarneem.  Vraag: Wat kan gedoen word sonder om 'n algoritme op die hele datastel uit te voer?
LDA funksie onttrekking om die vermoë om die bereken LDA funksies te werk deur die waarneming van die nuwe monsters het