התייחסו לקטע הבא ואז ענו על השאלה שאחריו באותה שפה כמו הקטע:  מעבר: היישום הטיפוסי של טכניקת LDA דורש שכל הדגימות יהיו זמינות מראש. עם זאת, ישנם מצבים שבהם לא זמינה כל קבוצת הנתונים, והנתונים הנכנסים נצפים כזרם. במקרה זה, רצוי שהמשא של תכונות LDA יהיה מסוגל לעדכן את תכונות LDA הממוחשבות על ידי התבוננות בדגימות חדשות מבלי להפעיל את האלגוריתם על קבוצת הנתונים כולה. לדוגמה, ביישומים רבים בזמן אמת כגון רובוטיקה ניידת או זיהוי פנים מקוון, חשוב לעדכן את תכונות ה- LDA שהופקו ברגע שמצפיות חדשות זמינות. טכניקת חילוץ תכונות LDA שיכולה לעדכן את תכונות LDA על ידי התבוננות פשוטה בדגימות חדשות היא אלגוריתם LDA מצטבר, ורעיון זה נחקר באופן נרחב במהלך שני העשורים האחרונים. צ'אטרג'י ורויצ'ודרי הציעו אלגוריתם LDA מאורגן עצמי מצטבר לעדכון של תכונות LDA. בעבודה אחרת, דמיר ואוזמהמט הציעו אלגוריתמים למידה מקומיים מקוונים לעדכון של תכונות LDA בהדרגה באמצעות תיקון שגיאות וכללי למידה של חביאן. מאוחר יותר, Aliyari et al. נגזרים אלגוריתמים מצטברים מהירים כדי לעדכן את תכונות LDA על ידי התבוננות בדגימות חדשות.  שאלה: מה ניתן לעשות מבלי להריץ אלגוריתם על כל קבוצת הנתונים?
מיצוי תכונות LDA כדי להיות מסוגל לעדכן את תכונות LDA מחושבות על ידי התבוננות בדגימות חדשות