這個需要數據說話，具體問題具體分析。

在高維情況下，pca的好處在于剔除方差較小的特征，如果方差很小的特征非常多，這樣的剔除是便于數據處理。如果，所有的特征方差都很大，即降維不明顯，pca的效果就是不明顯的。

所以，對于低維數據，如果確實存在方差很小的特征，使用pca可以進一步進行數據降維。如果不存在方差小的特征，則無影響。

至于，使用pca降維以后是否會讓你的數據更利于下一步處理，比如機器學習，這個就需要自己探索了。有的人說，沒有無用的數據，有的人說信息量小的數據無價值。所以，效果需要具體問題具體分析了。