我找到了一个用 LDA的特征提取有能力随着观察新样本的增加而更新LDA的特征 回答“LDA的特征提取有能力随着观察新样本的增加而更新LDA的特征”的文本。它以“要实现典型的LDA技”开头。可以继续吗？
术前提是所有的样本都必须提前准备完毕。但有些情况下，没有现成的完整数据集或者输入观察数据是流的形式。这样，就要求LDA的特征提取有能力随着观察新样本的增加而更新LDA的特征，而不是在整个数据集上运行算法。例如，在移动机器人或实时脸部识别等实时应用中，提取的LDA特征能随着新观察值实时更新是非常重要的。这种能够通过简单观察新样本来更新LDA特征的技术就叫做增量LDA算法，在过去二十年里，它已经被广泛的研究过。 Catterjee和Roychowdhury提出了一种增量自组织LDA算法来更新LDA特征。 另外，Demir和Ozmehmet提出利用误差改正和赫布学习规则的线上本地学习算法来更新LDA特征。 最后，Aliyari等人提供了快速增量LDA算法。